一、项目背景及目标

1.项目背景

《中国金融业务信息技术“十三五”发展规划》中对金融业信息技术工作提出了相关要求：发展目标是完善金融信息基础设施，夯实金融服务基石；健全网络安全防护体系，增强安全生产和安全管理能力；推动新技术应用，促进金融创新发展；深化金融标准化战略，支持金融业健康发展；优化金融信息技术治理体系，提升信息技术服务水平。

山东商行联盟为贯彻落实其相关要求，依据自身业务发展需求，于2021年8月启动了数据中台建设及数据应用支撑解决方案项目。建设数据中台模型体系，完善数据中台应用服务。

数据中台是实现山东商行联盟全面数据化管理的关键一环，是一套支撑企业数字化转型的统一架构。山东商行联盟通过对现有数据中台的深入治理，充分借鉴国内银行数据中台建设经验，挖掘成员行数据需求，制定适合成员行现行IT架构的解决方案，推动山东商行联盟数据中台应用服务建设。

2.项目目标

通过数据中台建设，实现数据共享融合，沉淀数据治理成果，形成数据驱动力，提升数据资产变现能力。通过运营管理、产品签约等指标、模型设计，探索数据价值转化。打造中台内数字/数据产品，提升山东商行联盟核心综合业务系统的产品支撑能力，快速响应成员行提出的产品创新需求，为成员行提供高效服务。

数据应用：面向业务愿景制定数据资产应用的整体规划，全面梳理数据资产现状，规划资产目录；提炼共性加工模型，逐步推进机构、客户、签约、产品等八大组件和实体落地。突出中台数据模型一致性、稳定性、易用性和可扩展性。

数据服务：从统一数据接入分拣、统一中台模型加工、统一数据管理、统一数据服务，在现有技术条件和机制下，逐步夯实基础，稳步推进中台数字化服务能力高价值数据集场景启动应用建设，实现价值验证、短期速赢，以应用效果引领建设规划；支撑客户数据中台模型优化治理，实现数据模型的规范化存储和使用；自助探查分析能力，满足业务部门数据灵活提取的需求。

二、创新点

1.跨域数据融合及知识沉淀

数据中台通过数据建模实现跨域数据融合和知识沉淀，输出业务可理解的数据。不同于范式模型，跨业务域整合汇总多表信息，聚合计算部分指标数据，大程度地满足应用。模型设计方式如下所示：

2.全局数据复用消除数据烟囱

统一数据模型，统一数据服务实现数据“一处加工、全局复用”，通过系统整合，实现客户、服务、渠道、数据信息等的统一管理，消除“数据烟囱”现象。通过对接成员行外围系统，打破系统间的信息壁垒，将企业自有资产数据进行融合，为企业提供资产负债可视化管理：数据中台通过数据建模实现跨域数据融合和知识沉淀。

3.多渠道埋点构建数据模型

引用大数据技术，实现多渠道埋点数据在线采集、加工和分析；构架运营数据指标及模型，加工汇总运营基础数据，构建模型，加工指标，提供强大的基础数据支撑，培养成员行自助报表的使用习惯，为数字化转型提供人才储备。

4.打造数据共享服务平台

共享联盟数据中台成果，通过API接口方式对外提供数据服务；提供API服务管理及对外发布服务的功能，通过API服务接口实现数据中台模型对外供数的基本需求，使用者通过订阅方式，定时触发，通过OA邮件通知订阅者，并以文件方式推送指定服务器，使用者通过权限信息自主获取。

三、项目技术方案

1.统一数据接入分拣

屏蔽源系统对下游的影响，解决源系统与下游应用紧耦合的问题，并实现接入数据规模小化。

基础层数据分拣: (基础层分拣接入数量不少于200个）通过梳理目前已接入各个源系统数据表，完成系统级分析、表级分析、字段级分析；完成数据接入分拣；分拣后的数据统一接入分拣层，通过数据映射，规范基础层数据模型；破除原有“烟囱”结构，解耦数据接入与数据平台；增加下游数据供给的稳定性。

整合层数据分拣：基础层数据通过ETL过程的加工后，在整合层对贴源数据做标准化处理；构建公共的数据模型，对下游提供数据服务，减少下游系统重复加工。

汇总层数据分拣：针对前端各类数据应用场景，进行数据应用层加工，构建汇总应用模型层；并通过数据服务订阅、接收推送、交互查询等按需灵活选择方式支持前台用户数据定制化服务。

法人数据隔离：针对各法人行的数据源系统众多、数据结构和数据字典差异大等问题，数据层面在“基础层”和“整合层”通过数据库多实例、多数据库等方式提供数据隔离服务，保证用户数据安全。

数据接入分拣方式如下图所示：

2.存量模型优化治理

数据中台通过数据建模实现跨域数据融合和知识沉淀，输出业务可理解的数据。通过对存量的基础整合、汇总加工、公共指标三层数据模型进行优化治理，提升模型的可用性、数据处理效率，并对缺失的关键业务数据进行接入；快速响应需求工单，维持工单不积压、少积压的状态。数据中台模型设计方法如下所示：

3.产品、签约主题模型设计开发

分析、规划、设计签约和产品2个主题域，结合试点行的业务情况，构建签约、产品主题领域应用模型，对客户产品购买、持有情况进行全面掌控，推动成员行对数据产品的应用；基础整合模型不少于30个(实体)，汇总加工模型不少于15个(实体)，公共指标按需整合模型。

通过产品、签约主题模型设计开发，为业务提供数据服务，通过数据服务、产品实现对于数据的封装和服务开放。数据产品设计开发流程如下所示：

4.数据资产目录

对内提供数据资源查询、分析，主要是对底层元数据、数据模型、血缘关系等内容的前端综合展现；对客提供数据产品货架，进行数据产品发布、授权申请等应用，为成员行实时了解联盟当前的数据产品提供平台，促进内部资源的管理和对客产品创新应用。为成员行实时了解山东商行联盟当前的数据产品提供平台，促进内部资源的管理和对客产品创新应用。

数据资产目录、产品货架如下所示：

5.数据可视化产品开发

打造中台体系内的数据产品工厂，提供形式多样的平台级数字/数据产品服务,借鉴同行业经验，谋划和创新，孵化爆款产品；

数据可视化产品涵盖自助查询、管理驾驶舱、经营罗盘、业绩排行榜、数据头条等多种展示形式；数据可视化产品的数量不少于45个（15个自助分析产品+30个数据可视化产品）。

数据可视化产品如下图行长驾驶舱示例

四、项目过程管理

项目整体规划如下图所示：

五、运营情况

数据中台应用已与多家成员行共享联盟数据中台成果。扩建行方自建系统的数据中台内容。针对数据应用提供数了据集市支撑。绘制数据资产视图，建立起常用指标体系。

六、项目成效

1.建设了覆盖十大业务域、八大主题域的业务模型

联盟数据中台记录数据全貌，建立起了覆盖十大业务域、八大主题域涉及350个业务模型，实现多层次、多维度、多粒度数据支撑，为下游应用与数据应用提供支持。

2.支持起了监管报送、外围供数、数据报表的数据应用

联盟层报表、供数、监管报送等基础数据应用已基于了数据中台的业务服务。业务人员能够快速完成相关数据产品的设计，技术人员能够实时完成产品的系统落地。有效提高对成员行需求的响应速度，提高开发效率。

3.完成了数据产品的可视化展现

基于数据中台模型支持，已完成灵活查询、自助分析、行长驾驶舱、经营罗盘、指标看板、数据头条、业务量分析等多个数据可视化产品的开发。开拓产品创新，提升对成员行的金融服务体验；通过金融科技与业务场景的深度融合，对外开放金融服务能力，实现成员行需求的个性化定制。

七、经验总结

基于中台架构，按照“敏前台、大中台、强后台”的研究思路，以全视角、全维度、全方位的数据能力服务于数字化经营。围绕成员行需求，从系统架构、服务治理、渠道整合及流程再造等多方面入手。通过对传统后台业务系统的整合，打破系统间的信息壁垒，将核心数据与成员行外围数据进行融合，为成员行提供数据可视化管理；通过协作共享、信息互通，实现业务流程线上化、金融服务智能化，实现资产管理的一站式服务。基于健全的数据管理体系，在业务特点及特色需求准确把握下，构建数字化线上服务体系。

经过实践表明，引入中台架构思维，将中台架构与业务有效结合，通过数据治理、渠道整合及流程再造，通过金融科技与业务场景的深度融合，为成员行提供更加“贴心”的服务，以系统先发优势，提升获客能力、粘客能力。通过金融科技与业务场景的深度融合，丰富线上产品，提高金融服务；对外开放金融服务能力，实现成员行需求的个性化定制；线上服务的多渠道融合，为成员行提供一站式、全流程金融解决方案，形成有效的企业金融服务体系。以客户为中心，集成内外部资源，统一组装输出综合化、一站式服务，满足成员行的多场景的综合金融需求。助力成员行数字化转型。