78页PPT|企业数据治理与大数据平台建设与应用实践:数据质量检核系统、数据标准与指标体系、数据仓库框架模型

文摘   2024-12-15 07:30   江西  

银行业数据平台的数据治理与建设方案强调数据治理在构建统一、共享数据环境中的重要性,并提出了分阶段目标:发现数据质量问题、建立数据质量检核系统;分析业务系统、推动数据标准建立;优化数据架构、建设数据仓库模型框架。方案还涉及了数据平台逻辑与部署架构、数据标准梳理、数据仓库模型设计、成效与特点,以及数据管理系统的建设情况。通过多方参与、分工协作,共同推动数据治理工作的深入,确保数据质量,支持业务决策与数据分析。

第一章 数据治理的意义与目标

1.1 数据治理的意义

数据治理是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分。它不仅是数据作为资产来管理的有效手段,更是确保数据在采集、集中、转换、存储、应用全过程中的完整性、准确性、一致性和时效性的基石。通过数据治理,企业能够更好地挖掘数据价值,提升业务决策的科学性和精细化水平。

1.2 数据治理的作用

数据治理的作用主要体现在以下几个方面:

  • 确定岗位角色与责任:明确数据治理过程中的各个岗位角色及其相应的责任,确保数据的全生命周期管理有明确的责任人。

  • 规范管理流程:建立一套完善的数据管理流程,涵盖数据的收集、处理、存储、分析和应用等各个环节,确保数据管理的规范性和高效性。

  • 提升数据质量:通过数据治理,可以发现并解决数据质量问题,提升数据的准确性和可靠性,为业务决策提供有力支持。

  • 支持业务目标:将业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库和信息化管理系统的建设水平,从而支持管理能力的提高和决策的科学性。

1.3 数据治理的价值

数据治理的最大驱动力来自数据质量。通过提高数据质量,企业能够实现更多的业务价值。具体来说,数据治理的价值体现在以下几个方面:

  • 优化数据架构:通过数据治理,可以建立更加科学、合理的数据架构,提升数据仓库和信息化管理系统的性能和稳定性。

  • 提升决策科学性:高质量的数据为业务决策提供了有力支持,使决策更加科学、准确。

  • 支持管理提升:数据治理有助于提升企业的管理能力和精细化水平,为企业的持续发展奠定坚实基础。

第二章 数据治理现状分析

2.1 数据应用现状分析

2.1.1 总体情况

当前,数据应用主要集中在各部门级的应用系统中,如综合业务系统、信贷管理系统、国际业务系统等。这些系统虽然在一定程度上满足了业务部门的需求,但存在业务职能不清晰或相互重叠、数据标准不统一、语轨不一致等问题。此外,IT架构以部门级应用为主,缺乏从大的管理职能(如财务、风险、运营等)综合方面的数据整合和统一业务定义。

2.1.2 数据架构方面

数据架构方面存在竖井式架构问题,导致信息孤岛现象严重。数据分散在各个业务系统中,没有进行有效整合,无法形成稳定、抗源变化的数据层。这导致数据冗余、共享性差、历史数据缺失等问题,难以支撑未来共享性应用的需求。

2.1.3 数据应用难题

数据应用过程中存在多个难题,如各系统间数据冗余、业务含义一致但名称定义不一致的属性、含义不一致但名称定义一致的情况等。此外,业务代码定义混乱、集市系统指标重复、指标设计口径不一致等问题也严重影响了数据的共享和利用。

2.1.4 数据质量方面

数据质量方面存在诸多问题,如部分关键业务数据缺失、源系统校验关系缺失及业务人员操作随意等。这些问题导致数据不一致、不准确,难以支撑高质量的业务分析和决策。

2.2 数据应用现状总结

随着业务的不断发展和信息化的不断深入,业务系统越来越多,数据种类和数据量也在不断增大。如果不采取有效手段解决数据架构、数据标准、数据质量问题,这些问题将像雪球一样越滚越大,严重影响企业的信息化建设和业务发展。

第三章 数据治理阶段目标与实施策略

3.1 数据治理阶段目标

3.1.1 发现数据质量问题

通过建立数据质量检核系统,对源系统进行全面的数据质量检查,发现并记录数据质量问题。同时,对数据质量问题进行归类总结,分析成因并提出改进措施。

3.1.2 推动数据标准建立

分析、梳理业务系统,推动数据标准的建立。建立基础标准和指标标准框架,确定标准化范围,对重要属性进行标准化处理。通过统一数据标准,解决数据不一致、不准确等问题。

3.1.3 优化数据架构

建立数据仓库模型框架,优化数据架构。引进业内先进的金融数据模型,进行客户化改造后建成符合企业特点的数据仓库模型框架。通过覆盖主要业务系统数据,快速高效地为应用系统提供数据支持,并解决新报表上线才有数的问题。

3.2 数据治理实施策略

3.2.1 应用驱动主导

以应用需求为驱动主导数据平台的实现,加强业务的关注和参与。建设业务人员最紧迫和最关注的需求和应用,让业务部门最快参与数据总线的建设当中。

3.2.2 快速见效原则

实施周期不易过长,规模不易过大,能够快速地见到数据总线带来的效果和价值。通过初期快速见效的项目实施,提升业务部门对数据治理的信心和支持度。

3.2.3 借鉴成功经验

借鉴同业的成功经验和成果,选择成熟技术架构和解决方案。通过学习和借鉴先进企业的数据治理经验和技术方案,降低实施风险并提升实施效果。

3.2.4 重视人员培养

重视内部人员培养,建设配套运营制度和管理体系。通过培训和学习提升内部人员的数据治理能力和水平,同时建立完善的运营制度和管理体系确保数据治理工作的持续有效进行。

第四章 数据治理关键技术与实施步骤

4.1 数据质量检核系统建设

4.1.1 建设内容
  • 源系统分析:全面分析和消化主要源业务系统,重点分析核心业务系统和信贷管理系统。梳理业务流程、业务逻辑、业务关联以及数据库表和字段的设计。

  • 数据质量检查:梳理和制定数据质量检查规则,依据规则编写程序对源系统数据进行检查。重点对报表用到的表进行分析以发现数据质量问题。

  • 数据质量分析:分析有质量问题数据对现有报表应用的影响,总结数据质量问题的成因并提出解决措施。通过生成数据质量报告反馈给业务部门推动问题解决。

4.1.2 系统架构与功能

数据质量检核系统包括检核对象管理、检核规则管理、检查频度管理、问题管理、报告管理和系统管理等功能模块。通过图形化界面实现质量检查规则的灵活定制和数据质量问题的可视化展示与分析。

4.2 数据标准梳理与建立

4.2.1 数据标准梳理

从业务、技术和管理三个方面对数据的业务表达、数据格式、数据关系等方面进行一致约定。通过调研和分析筛选出直接反映业务经营管理状态的重要指标,并对指标的业务含义、业务规则、统计口径等内容进行标准化定义。

4.2.2 数据标准建立

建立基础数据标准和指标数据标准框架,确定标准化范围并对重要属性进行标准化处理。通过制定映射规则和验证映射规则确保标准的有效执行,并提出标准在未来各影响面执行的遵循原则和执行建议。

4.3 数据仓库模型框架建设

4.3.1 模型设计方法

采用TD模型设计方法,包括基础模型、逻辑模型和物理模型的设计。通过业务剪裁保留与企业业务有关的主题、实体和属性,并根据企业业务实际需求对主题进行新增和合并。逻辑模型设计包括复制、整合和拆分等操作以形成统一的业务视图。物理模型设计则根据当前业务及数据支持情况进行实体理化处理。

4.3.2 模型层次架构

数据仓库模型包括贴源层、整合层、汇总层和集市层等层次。贴源层直接连接源业务系统获取原始数据;整合层对贴源层数据进行清洗、转换和整合形成统一的业务视图;汇总层对整合层数据进行预汇总和预加工形成公共指标;集市层则根据业务需求构建具体的数据应用模型。

4.4 实施步骤与重点

4.4.1 实施步骤
  1. 数据源调研:对源系统进行全面调研和分析,梳理业务流程、业务逻辑和数据库表结构等信息。

  2. 逻辑模型设计:根据业务需求设计数据仓库的逻辑模型包括主题划分、实体定义和属性设计等。

  3. 物理模型设计:根据逻辑模型设计物理模型包括表结构设计、索引设计和存储策略等。

  4. ETL开发:编写ETL作业实现数据的抽取、转换和加载处理。

  5. 系统集成与测试:将数据仓库系统与其他业务系统进行集成并进行全面测试确保系统稳定运行。

4.4.2 实施重点

  • 协调业务系统开发商:确保对源系统的全面理解和准确抽取数据。

  • 业务部门配合:确保数据整合规则的准确性和业务定义的统一性。

  • 合作公司支持:提供最新的技术资料和及时的技术支持确保项目顺利实施。

第五章 数据治理成效与保障措施

5.1 数据治理成效

通过数据治理项目的实施可以取得显著的成效:

  • 提升数据质量:通过数据质量检核系统的建设发现并解决数据质量问题提升数据的准确性和可靠性。

  • 统一数据标准:建立统一的数据标准解决数据不一致和不准确的问题促进部门间数据共享。

  • 优化数据架构:建立稳定、可扩展的数据仓库模型框架为业务应用提供高效的数据支持。

  • 支撑业务应用:通过数据治理项目支撑全行级的数据应用满足未来建设决策支持系统的需求。

5.2 数据治理保障措施

为确保数据治理工作的持续有效进行需要建立以下保障措施:

  • 组织保障:成立数据治理领导小组和数据治理小组办公室明确各成员单位的职责和分工。

  • 制度保障:建立完善的数据治理制度和管理流程确保数据治理工作的规范化和制度化。

  • 人员保障:重视内部人员培养提升数据治理能力和水平建立专业的数据治理团队。

  • 技术保障:采用先进的数据治理技术和工具提升数据治理的效率和效果。

  • 文化保障:营造数据治理文化氛围提升全体员工对数据治理的认识和支持度。

通过全面梳理了数据治理的意义、目标、现状分析、关键技术与实施步骤以及成效与保障措施等内容。这些内容为数据治理项目的实施提供了全面的指导和参考。

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