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    秦皇岛银行:数据管控与分析平台

    来源:中国电子银行网 2023-04-28 14:42:49 数字金融创新大赛 秦皇岛银行 数据治理
         来源:中国电子银行网     2023-04-28 14:42:49
    数字金融创新大赛 秦皇岛银行
    数据治理

    核心提示秦皇岛银行数据管控与分析平台向全行提供强大的数据支撑和分析能力,满足业务人员的灵活自助分析、数字化运营等不同场景的数据消费需求。

    第六届(2023)数字金融创新大赛专题

    案例名称

    数据管控与分析平台

    案例简介

    随着金融行业数字化转型的深入,秦皇岛银行自2022年开始搭建数字化能力体系,打造数据分析底座,陆续建设了包括统一数据交换平台、统一数据门户、数据仓库、大数据平台在内的一系列数据管控与分析平台,支撑数据的采集、交换、清洗、分析、建模、加工、展示、接口服务输出,全方位支撑数据的管理和应用。

    创新技术/模式应用

    秦皇岛银行在构建数字化能力建设时提出“数据标准先行、数据管控跟进、应用需求驱动”的建设思路与方法,将数据标准、数据管控和数据应用统一纳入数据能力建设工作范畴。数据仓库作为全行基础数据底座,接入44个业务系统,按照DW五层架构以业务驱动规划设计13个业务主题模型,按照“一数一源”原则实现统一的基础数据资源管理,避免重复建设和指标冗余,保障数据口径的规范和统一,实现数据资产全链路关联,为数据分析提供数据支撑。

    (一)数据标准先行

    数据标准是一整套数据规范,是开展数据治理工作的必要先行和重要基础。数据标准是为了规范数据在行内外共享和使用的一致性和准确性,对数据分类、业务属性、技术属性、管理属性等所做的统一规定。数据标准实施分为数据标准制定和数据标准执行两个阶段,我行依托数据仓库需求调研过程梳理现有元数据,并以此为基础借鉴同业和厂商实施经验,制定我行的数据标准,再经行内各部门协商一致,批准发布一套供各部门遵循使用的规范性数据标准文件,从而确保银行的数据资产在交换和使用过程中具有高度的一致性和准确性,从而实现全行数据流向的标准化和规划性。

    (二)数据管控跟进

    数据标准解决了数据的入仓问题,使得更多业务系统的接入成为可能,在丰富数据源的同时也带来了新的挑战,即如何保证入仓数据的高质量。这个问题如果不能妥善解决,将会直接影响数据仓库的使用效果,对数据仓库是“企业数据垃圾桶”的抱怨就是该问题的具体体现。

    秦皇岛银行在开展数据管控工作中,采用了规划、组织、制度、技术工具等因素相结合的综合数据管控机制,并在这四个层面开展了相应的工作。规划层面完成了数据管理制度与流程体系的整体规划;组织层面建立了由全行专项数据治理机制领导下的数据管控组织;制度层面制定了数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、数据模型管理、数据交换管理、报表需求管理等六项数据管控办法和数据管理专项考核指标,为数据管理提供制度保障,保障数据管控制度的落地执行;技术层面完成了数据管控平台的建设,为全行员工参与数据管控工作提供了技术工具。这四个方面缺一不可,任何一方面的缺失或不足难以保证数据管控工作取得实际效果。

    (三)应用需求驱动

    数据应用不足、数据服务缺乏是当前中小银行数据仓库建设所面临的一个共性问题,由此所导致的后果就是空守“宝山”却不能用,投资的价值得不到体现,而这也影响到管理层经营决策使用,导致投入减少,不足以支持众多数据服务的建设,从而形成不良循环,最终导致整个数据化建设失败。

    在梳理数据能力的建设需求时,为了进一步体现数据的应用价值,我们不仅考虑如何从底层保证数据的入仓,还从数据应用入手,将数据底座支持的应用按照客户分析营销、风险管控、监管审计、精细化管理分类建设,提升我行经营管理、决策分析和监管报送水平。秦皇岛银行在数据化能力建设时,将数据仓库、数据集市与数据应用进行协同建设,实现模型建设与数据应用建设互动,加强数据模型建设助力企业数字化转型,充分使数据发挥出更大的价值。

    图片1

    项目效果评估

    为赋能业务高速发展,数据管控与分析平台向全行提供强大的数据支撑和分析能力。截至2023年4月,已接入核心、信贷、票据、理财等40多个业务系统源数据,通过数据仓库进行有效的数据整合、清理和挖掘,为数据应用提供统一的数据接口。数据仓库模型设计根据业务合理地划分为客户、产品、内部机构、存款、信贷、理财、票据、信用卡、资金资管、财务、渠道、支付结算、中间业务、公共14个主题,为5个数据集市及18个数据类系统提供数据服务。

    以数据管控与分析平台为支撑,通过对客户基本信息、行为信息、账户信息、产品偏好信息进行深度挖掘,用数据描述客户的行为与特征,生成能更好洞察客户的衍生指标,并按各类业务分析主题和分析方向建立客户集市、风险集市、监管集市、管会集市等数据类集市。其中,客户集市将衍生指标与客户基础业务指标进行组合,使用机器学习算法进行客户画像、精准营销名单推荐,实现客户触达的业务目标。风险集市将风险业务数据进行汇总加工,生产风险管理报表、风险指标库及服务接口,支撑各业务场景的风控需求,有效提升秦皇岛银行的数据使用效率和风险管理质量。

    数据管控与分析平台的搭建助力了秦皇岛银行用数据创造更大的价值,数据仓库、数据集市等建设打通了数据服务供应通道,为数据消费系统提供丰富的数据原材料、半成品或者成品,满足业务人员的灵活自助分析、数字化运营等不同场景的数据消费需求。

    项目牵头人

    王登峰 信息科技部总经理

    项目团队成员

    项海南 信息科技部副总经理

    徐园园 项目经理

    田相敏、何新宇、孙泽坤、赵伟、沈梦迪  项目骨干


    责任编辑:王煊

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