国开行的数据战略

摘要: 国家开发银行大力谋划“数据战略”,与文思海辉携手全面挖掘数据资产价值,提高精细化管理和科学决策的水平,助推开发性金融事业蓬勃发展。

在数据量巨大、信息化建设相对成熟的金融领域,金融互联网化正在向“互联网金融”演进。对银行而言,从数据到知识的转化,毋庸置疑是未来金融企业的核心竞争力之一。国家开发银行(以下简称“国开行”)信息科技局局长洪正华曾在一篇署名文章中写道:“我们正处在转型的关键时期,改变传统的‘拍脑袋’决策方式,实施科学决策。实现这一转变的关键在于将企业中现有的数据转化为知识,为高层管理和决策提供强有力的依据。”

为提升全行的核心竞争力,国开行以开发性金融理念为指导,大力探索“数据战略”,建立了“一个流程、两个维度”的框架体系。其中“一个流程”指数据标准、数据管控、数据应用支持、数据应用四个环节,在传统数据生命周期概念基础上进行了扩展,将周期的起始点从数据的产生阶段前延至数据的定义阶段,即“数据标准”;将数据的终点从数据的归档延伸至数据的应用,数据的价值只有在应用中才能得到体现。“两个维度”对一个流程中的四个环节分别从管理和技术两个视角进行了细分。

在该框架体系的指导下,国开行大力推动了全行数据标准化工作,建立了数据管控体系,搭建了企业级数据仓库,为充分挖掘数据资产价值,实现商业智能奠定了坚实基础。国开行信息科技局数据管理中心副主任滕光进在接受《商业价值》杂志记者采访时说:“我们要管理数据,而不是管理数字,是数据背后的业务内涵。”

标准先行,规范统一业务和技术语言

“做好数据标准化工作是数据管理工作成败的关键。由于数据标准的缺乏和滞后,导致数据源以多种形式存在,业务口径差异大、基础信息编码多套并存、数据填报规则缺乏,将加剧数据跨系统整合的难度,从而无法真正实现数据资产的价值。”滕光进如是评价数据标准化工作的重要作用。

国开行秉承“标准先行”的理念,于2008年正式启动了全行数据标准化工作,通过借鉴金融业通用的金融业务逻辑数据模型,并结合国开行“投、贷、债、租、证”综合型金融业务的特点,将数据标准体系划分为基础类数据标准、分析类数据标准和专有类数据标准三大类,全面覆盖了国开行的业务领域和管理需要。截至2012年,国开行已完成基础类数据标准(包括客户、产品、协议、交易、资产、财务、内部机构与员工7个主题)和分析类数据标准的制定和发布工作,基本覆盖了国开行90%以上的业务和90%以上的IT系统。

国开行打破“先制定、后落地”的常规思路,将制定和落地同步开展,抓住系统建设的关键时机,大力推动数据标准在核心、全流程信贷、中小企业贷款、客户关系管理等4个重要生产系统和37个外围系统的落地工作,组织完成了大量历史数据的核对与清洗,同时开展了客户、产品类型、行业代码、债权性质等专项落地工作,有效地保证了系统间的数据一致性。通过开展数据标准化工作,统一了业务和技术的数据字典,奠定了数据大集中的坚实基础。

数据仓库项目群成功投产,形成新一代数据仓库建设模式

国开行数据仓库于2011年1月正式启动建设,确定了“落地数据标准、实现集中共享、提升五大应用、支持经营决策、统一全行报表、挖掘数据价值”的建设目标,规划了“涵盖数据标准、数据管控、数据仓库和应用建设等内容”的项目群建设蓝图,创造性地提出了“数据标准先行、数据管控落地、应用驱动与数据驱动相结合”的技术路线。

项目群经过1年零9个月的艰苦建设,已于2012年10月成功上线投产。数据仓库基础平台设计并创建了开行第一个集团框架下稳定的数据模型,一期完成了12个重要生产系统的数据入仓工作,实现了全行数据的集中与共享。

但随着数据源的不断丰富,如何保证入仓数据的质量成为了国开行数据仓库建设效果的新挑战,国开行采用了规划、组织、制度、技术工具和专项考核等因素相结合的综合型数据管控机制,制定了近千条质量度量规则和检核方法,对相关重要源系统的数据进行监控与检核,有效保证了入仓数据质量,使数据仓库成为了企业级可信、可控的数据源。同时,协同源系统提升了数据质量,为深入开展数据分析,提升数据资产价值奠定了基础。

通过有效的项目群建设管控,实现了项目群建设目标,成为国开行信息化建设的一次有益探索与实践。人民银行、银监会和同业外部专家一致认为:国家开发银行数据仓库项目群建设形成了银行业新一代数据仓库建设的模式,值得同业借鉴。“核心团队的战斗力,也是项目成功的重要保障之一。”滕光进如是评价合作伙伴文思海辉。

挖掘数据资产价值,提升全行核心竞争力

随着国开行支持经营管理、决策分析和监管报送的专业化水平显著增强数据的价值正在逐步凸现,基于数据仓库基础平台之上,国开行规划了综合经营管理、风险管理、资产负债管理、财务绩效管理、监管合规、客户关系管理等业务应用域。

数据仓库一期项目顺利完成了高管驾驶舱、全行统一报表系统、风险数据集市及应用、监管报送系统四大重点应用建设。高管驾驶舱系统通过移动终端实现了国开行经营状况、金融同业对比和国内/国际宏观经济等内外部指标的集中、动态展现。全行统一报表系统建立了全行统一报表视图、手工数据补录、指标管理等功能,灵活的报表定制技术实现了国开行报表生成方式的一次重大变革。仓内风险集市通过数据标准落地、梳理业务流程、优化风险模型,实现了基于细粒度的数据计算,全面提升了风险计量的精细化管理水平,大幅减少了资本占用。仓内监管报送集市实现了相关数据的集中整合,监管报送的数据质量和报送效率得到明显提高,数据自动化采集率提升20%。

同时,国开行还将进一步掘金数据资产。近期,国开行将基于“投、贷、债、租、证”综合性业务特点,重点在客户综合价值计算、大宗商品走势预测等方面,形成完善的数据挖掘分析成果应用机制,促使挖掘成果转化为具体的业务指导。中期,将把数据挖掘主题扩展到财务绩效和风险管理等领域,建立可持续发展的项目机制,提升获取数据价值的洞察力。远期,将全面推广数据挖掘过程中获取的数据价值理念,强化数据挖掘在管理会计、客户管理和风险管理等领域的提升作用,充分体现国开行在挖掘数据资产价值方面的优势,提升全行核心竞争力。国开行在下一步的数据管理和应用工作中将进一步在大数据规划、业务应用、数据挖掘等方面寻求数据价值的进一步释放。而谈及合作伙伴,滕光进说道:通过数据仓库项目群的成功投产,国开行与文思海辉在数据仓库、测试解决方案等方面已建立了良好的合作伙伴关系,后续希望能够在数据分析和应用领域加强合作。本着合作共赢的精神,国开行也希望文思海辉能够沿着解决方案的路径持续发展,突破原来只在外包领域提供人力资源服务的格局,增强自身服务的附加值。”

本文系作者 qinli@windmaker.com.cn 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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ITValue记者

评论(10

  • chbin66 chbin66 回复 sky 2014-02-19 12:35 via pc

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  • chbin66 chbin66 2014-02-19 12:35 via pc

    作为政策性银行,扶持的作用要牢记

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  • TIM87 TIM87 2014-02-02 07:00 via pc

    大数据只是个很虚的东西

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  • fangzhinet fangzhinet 2013-10-14 22:42 via pc

    国开行不知道干啥的,为老百姓做了啥

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  • 司徒俊朗 司徒俊朗 2013-06-01 21:57 via pc

    你会看到,最近非常热的一个词:大数据。现在无论各行各业都越来越重视数据,数据化管理,其实在西方的传统里,都是实验室科学,实证分析,用数据说话,从数据中进行科学系统分析,而中国人比较惯用的是用经验说话,现如今,我们可将二者结合起来,必将大有裨益~

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  •  sky sky 2013-06-01 13:49 via pc

    很多企业说是做大数据,仅仅是为了跟风。

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  • yonglee yonglee 2013-06-01 09:12 via pc

    未来是数据时代,谁掌握了数据谁就先行一步

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  • Buttonwood Buttonwood 2013-06-01 09:11 via pc

    Sounds great!银行业利用好数据本身是有很大潜力的。

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  • thman thman 2013-06-01 08:13 via pc

    数据不能说明一切

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  • dd_macle dd_macle 2013-06-01 07:07 via pc

    听起来很不错,就是不知道实际使用的效果是怎么样了

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Oh! no

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