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数据孤岛产生原因
引起数据孤岛主要有两个原因，一个是“逻辑性”孤岛，另一个是“物理性”孤岛。银行内各部门之间业务相对独立，对数据的判定标准和定义各不相同，导致部门数据之间难以互通，形成“逻辑性”孤岛，其中银行业由于子公司、部门众多，更易造成孤岛。
数据在不同部门或系统中独立存储、独立维护，各部门对自己的数据架构有更多的控制权，导致相互间无法直接访问或共享，出现了“物理性”的数据孤岛。
指标体系是打破数据孤岛的利器
针对“逻辑性”孤岛，可以通过建立基础数据标准，指标体系，主数据标准体系，使得整个集团内，大家对同一个数据或信息有一致的标准和理解。其中，指标体系是打破数据孤岛的重要利器，通过统一指标数据标准，可以规范业务统计分析语言，实现对同一个指标，在整个集团范围内有唯一的命名逻辑、口径、同名同义，帮助银行提升分析应用和监管报送的数据质量，进而提高全行数据质量和数据资产价值。
瑞联数科在与某商业银行合作过程中，发现银行指标数据应用中存在的问题主要包括以下内容：
1. 指标口径不统一
在银行管理和业务活动中，经常存在指标数据的名称相同，但统计口径、计算逻辑却有较大差异的情形；或者反过来，指标数据的计算逻辑相同，但指标名称却有较大差异。同名不同义或者同义不同名的指标会带来极大的沟通障碍，让沟通效率降低，甚至“差之毫厘，谬以千里”。
2. 指标体系不完整
银行各部门根据自身业务需求，都有一部分的量化指标，但不够全面，也缺乏方法论指导，对于银行整体数据分析应用能力提升的指导作用有限，且在使用过程中孤立强调某些指标的趋势，而忽略综合分析、长期跟踪与定期比对指标的重要性。缺乏整体考量而设置的指标体系，以及错误的指标分析方法，会产生错误的分析结果，进而影响运营层面、产品改进方面的决策。
3. 指标准确率不高
银行在实施数据治理之前，对指标的需求，开发逻辑没有统一的文档管理，一般是由各个业务部门独自提供，甚至只是提供口头需求。随着时间的推移，人员变更，就会出现指标开发逻辑断档，发生变更没有及时共享通知的情况，使得在开发指标时，使用过时或者错误的逻辑，错误的指标会导致错误的决策分析，从而导致经济损失、声誉下降，或者失去提高组织数据价值和数据利用的机会。
针对以上问题，瑞联数科基于指标管理体系框架及金融行业指标解决方案的基本思路，制定了如下指标标准化解决方案：
创建主数据系统，实现数据共享
针对“物理性”孤岛，可以通过建立主数据系统、数据集成整合、采用统一数据架构、搭建数据服务平台等手段，打破数据孤岛，其中，主数据系统占据核心地位。主数据指满足跨部门业务协同需要的，反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息。主数据相对交易数据而言，属性相对稳定，准确度要求更高，且唯一识别。主数据是定义企业核心的业务对象，比如产品、员工、渠道、客户、供应商、地理位置、合同、支付方式等。它是具有高业务价值的、可以在全行内跨越各个业务部门被重复使用的数据，且存在于多个异构的应用系统中。
实际上，此次合作的商业银行已经建设有客户信息系统、HR系统、用户信息系统、产品管理系统等，在一定程度上推进了主数据系统的建设。因此，该行的主数据，本质上就是确定黄金数据的过程，确定主数据的权威性系统。
■ 记录系统要求是权威性系统，提供的是黄金数据，如客户信息的权威性系统是客户信息系统。
■ 主数据消费系统则是依赖这些主数据来执行其功能的应用或系统。
在权威数据源系统中执行主数据的增加、修改和删除等关键操作，并通过数据集成及时更新到主数据系统，任何主数据的消费均从主数据系统提供的服务获得，确保可以及时，准确地应用主数据。这种架构实现了“单一数据源”的概念，支持了主数据“一处修改，全局生效”的策略，实现了数据共享，打破数据孤岛。
结 语
END
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