一、项目背景及目标

1.项目背景

①国家背景

2023年两会通过国务院机构改革，组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。2024年，国家数据局联合多个部门出台《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，旨在加强数据资产管理，推进数据共享和高效流通，合理有序开发数据要素，推动实施“数据要素×”行动计划，构建以数据要素为核心引擎，赋能数字经济高质量发展。在国家战略层面，激活数据要素潜能已成为做强做优数字经济的关键路径。

②当前现状

目前重庆银行按照最快系统部署、最小投入代价、最佳实战效果、最大数据共享的建设思路，持续推进了全行数据管理工作，构建起数据湖、数据仓库、主数据、标签管理等一系列数据类平台。但全行依然存在数据资产管理的问题，如：业务管理人员不清楚全行有哪些数据、在哪里，即使找到数据也无法准确掌握背后的含义，数据获得的成本高、支撑业务发展不足；数据管理人未掌握全行哪些数据是资产，不清楚数据治理的重点领域；管理人员也无法全盘摸清全行有多少数据资产，数据资产为全行经营发展做了多大贡献。

2.项目目标

根据国家及上级监管部门加快推进数字化转型发展的总体要求，重庆银行积极探索统一数据管理和数据资产价值释放的关键路径，结合实际情况，构建了四个统一的数据底座，打造一体化数据资产管理体系，面向业务推出宽表+BI的数据服务模式，让全行数据资产“可见、易懂、好用”。其主要目标为：构建数据资产共享体系，解决“找数难、懂数难、用数难”的问题，以数据资产管理促助力全行数字化转型发展。

二、创新点

重庆银行在探索如何覆盖全生命周期的数据资产管理过程中，具有以下特色亮点：

1.数据底座管理“统一化”

重庆银行以数据为基础，采用“统一数据采集、统一数据加工、统一数据治理、统一数据服务”的方式，构建了统一管理的数据底座，实现了行内外数据的有效整合和共享流通，为激发数据资产价值奠定基础。

2.数据资产管理“规范化”

数据资产管理体系是在原有数据治理的基础上更为规范的管理模式，是数据价值驱动业务转型发展的必经之路，通过规划设计数据资产目录、开展数据资产盘点、建立数据资产确权流程，打造数据资产平台等方式，实现了数据资产全生命周期管理。

3.数据资产服务“智能化”

数据资产服务以数据资产平台为载体，通过打造款宽表+BI数据资产服务模式，构建一站式的数据申请、审批、使用流程，实现了数据可视化展示，提升业务多维分析能力。

三、项目技术方案

“基于统一底座的数据资产管理体系”在基础数据管理方面实现了统一，同时结合同业先进经验和自身实际情况，构建具有重庆银行特色的数据资产管理体系，贯穿于数据生产端到数据消费端的各个环节，解决“找数难、懂数难、用数难”的问题。逻辑架构如下：

1.统一数据底座

①统一数据采集

统一数据采集分为实时和非实时两种采集模式。在实时数据采集方面，行内实时数据借助国产CDC技术进行采集，当源端数据库发生任何操作时，操作记录实时留存至日志中，CDC技术以增量模式实时提取、解析日志信息，转化为数据操作语言，同时将数据分发至数据湖，实现数据实时加载。在非实时数据采集方面，数据交换平台提供全界面化配置和管控，支持一键发布数据开发脚本和调度任务，实现数据开发与调度互联互通，ETL开发效率比传统ETL工具提升至少10倍,目前每天采集的数据量达到3T。

②统一数据治理

统一数据治理是基于业务人员用数特点和多层级需求，将数据治理理念引入数据全生命周期管理中，提供多维度、跨条线、全流程的数据综合治理模式，通过一站式部署，将数据标准、元数据、数据质量、规则模型等数据管理活动应用到数据治理平台，协作数据管理人员全面掌控数据现状、增效降本运营、提升数据质量、促进开发共享和优化流程管理。目前，数据治理平台主要包括元数据、数据标准、数据质量等管理模块，经过数据治理后的数据进入数据资产管理平台，形成用户可用的数据资产。

③统一数据加工

湖仓一体作为一种开放式数据架构，采用华为FusionInsightMRS湖仓一体版技术，集成HDFS、Hive、Spark、Kafka、Flink、ES等众多组件，根据批量和实时处理需求，选择使用不同组件。根据全信创架构要求，湖仓一体的服务器选择ARM架构技术体系，国产鲲鹏芯片服务器，国产银河麒麟操作系统，华为FusionInsightMRS湖仓一体版本企业级大数据集群，利用先进数通Sharkata和Moia实现集群管理及调度，调度及管理节点部署在宝兰德中间件，选择达梦数据库作为知识库，存储用户、权限及调度任务等信息。平台从服务器到操作系统，从大数据集群到应用软件，实现了全栈信创国产化，为国内完全的自主可控。

在打造湖仓一体技术架构时，构建了存算分离的大数据引擎。在技术上，数据中台将大数据作为统一存储资源，Flink、Trino作为统一计算资源，分别管理海量存储和计算资源，最大限度利用硬件资源。目前，数据中台已上线的存储节点达到95个，存储的数据量达到2.5PB，计算节点达到36个。

④统一数据服务

为便于对接各类上层应用，数据中台规划统一数据服务体系，采用服务接口进行集中化管理。统一数据服务支持批量接口、实时接口、消息队列等各种方式的数据服务，具备接口列表、使用申请、调用记录扥功能，构建DSB数据服务总线，实现各类应用接口调用的统一管理。针对数据文件服务，统一数据服务支持文件分发、日志记录，为后续问题跟踪提供帮助。

2.数据资产管理体系

①数据资产目录

重庆银行对行内各条线业务应用场景进行梳理，借鉴同业先进经验，整合数据类、业务类标签，构建符合用户使用习惯的业务主题目录和业务专题服务目录（专题为行内已承建的特色项目，如标签和外数目录），形成具有本行特色目录体系。同时，随着数据资产管理范围的不断变化，为满足不同数据资产的目录管理需求和支持行内数据及业务运营需求，不定期组织行内相关业务人员对数据资产目录持续增补、修订，为建设全行性质的业务目录奠定基础。

②数据资产盘点

重庆银行为满足不同业务的用数场景需求，采取自上而下和自下而上盘点方式相结合的数据资产盘点方式，解决业务数据构成性质不同、业务数据需求维度不同的问题。

自上而下盘点方式：以业务视角对企业的相关制度文件、职能体系、业务流程、业务单据等进行全面分析，逐层分解，梳理数据资产的分类、业务属性和相关管理属性。

自下而上盘点方式：以技术视角从IT系统--数据库表--数据结构出发，进行自下而上归纳，逐步明确数据资产相关的系统信息项（数据血缘链路、加工口径、关联脚本等技术属性）。

③盘点方法

重庆银行根据行内系统建设现状、数据存储情况结合项目周期工作目标，制定三阶段分步推进数据资产盘点管理工作。

一阶段采取人工手动盘点，通过适用本行的盘点流程，开展盘点计划制定、盘点模板制定、盘点目录拟定、盘点资产信息、盘点清单评审、资产发布工作，同期制定制度流程以规范盘点过程中的工作，以系统平台支撑数据资产盘点发布后的线上化管理以及数据资产的运营服务；

二阶段采取半自动化盘点，通过目标系统管理内容完善和系统端到端的集成化对接，减少人工盘点工作内容，逐步推进线上化管理工作流程，同期优化数据资产管理流程、升级数据资产运营平台，提升整体数据资产盘点管理、运营服务效率和质量；

三阶段采取全自动化盘点，数据资产盘点工作进入全自动化工作模式，降低数据在应用中的沟通成本、人力成本、管理成本。

④数据资产确权

数据资产盘点过程中需对数据进行确权，重庆银行秉承：“谁产生、谁加工、谁持有”的确权原则，推动各部门内部的数据资产从被动管理模式转变为主动管理的工作模式。通过数据资产不断的共享使用，提高各部门和人员对数据资产建设的参与度，强化全行用数意识，营造良好的数据价值文化。参考金融行业数据认责先进经验，拟定数据资产确权流程。

步骤一、需求提出部门享有持有权，按照谁提需求谁享有的原则，明确谁享有数据资产的持有权；

步骤二、业务归口部门享有持有权，根据数据的应用场景确认谁享有数据资产的持有权；

步骤三、使用次数较多部门享有持有权，若存在数据资产多部门使用，采取使用次多的部门享有数据资产持有权。

⑤数据资产平台建设

数据资产平台作为数据资产管理咨询成果、数据资产全面应用的有效载体，是数据、技术、业务之间的重要枢纽。重庆银行对标同业先进实践，以业务应用为核心，通过建立数据资产全景视图、智能搜索、数据权限申请、资产监测等功能，实现智能化的数据资产运营和应用。

数据资产平台涵盖了全行数据资产的注册、审核、发布、查询、收藏、开通、评价等的整套流程，为用户提供一站式数据资产服务，在满足安全要求下，提升数据使用效率和降低数据复用与共享成本。支撑全行数据资产管理体系，提高数据服务的敏捷程度和数据价值的运用能力，为开展数据资产各项管理工作提供有效工具，实现重庆银行数据资产的统一运营和管理。

3.宽表资产+BI的运营服务模式

宽表资产+BI的运营服务模式是指以宽表为基础，通过数据资产平台和BI联动帮助业务人员、数据分析人员实现宽表的自主申请和审批、自动赋权和访问流程。

在宽表建设方面，基于数据底的数据，座重庆银行按照业务应用场景循序渐进推进宽表建设，将宽表划分为业务基础域和业务管理域，其中业务基础域包括客户、账户、产品、机构等6大主数据板块以及存款业务、贷款业务、投资理财、支付结算等12大业务基础板块，以构建明细宽表为主。业务管理域包含客户、产品、运营、财务等9大管理板块，以构建汇总宽表为主。明宽表和汇总宽表是构建一站式BI分析的基础，也是数据资产平台的重要数据要素。宽表如下：

在权限申请方面，业务人员、数据分析人员通过数据资产平台按需搜索明细宽表和汇总宽表，全方位了解宽表业务含义、业务口径、数据来源等，并支持在数据资产平台发起宽表权限申请。数据资产所有者及相关领导在OA系统进行宽表权限审批，进一步降低审批难度。

在BI自助分析方面，数据资产平台将审批通过的宽表自动同步到宽表中心进行赋权。用户通过数据资产平台发起宽表访问，同时支持“拖、拉、拽”等方式搭建所需的数据模型，进一步拓展数据资产分析应用场景。

四、项目过程管理

重庆银行“基于统一底座的数据资产管理体系”围绕数据资产管理全生命周期分阶段进行体系构建、平台建设及运营推广工作，各阶段实施周期及重点工作如下：

1.项目规划和启动阶段（第1-2个月）

首先明确目标与范围，结合国家数据要素战略及行内数字化转型需求，确定“构建四个统一的数据底座、打造数据资产管理体系”的核心目标，覆盖零售、普惠、对公等主要业务条线。其次组建专项团，成立跨部门项目组，涵盖数据管理、业务条线、技术研发等角色，明确职责分工（如业务部门负责需求梳理，技术团队负责平台开发）。最后制定实施计划，编制《数据资产管理体系建设方案》，细化各阶段任务、时间节点及资源配置，同步建立项目沟通机制（如每周例会、月度汇报）。

2.数据资产体系建设阶段（第3-9个月）

2.1优化迭代数据底座

数据加工模式由原有Mpp+Hadoop转变为统一采集、统一存储、统一治理、统一加工、统一服务的数据底座，为实现数据资产管理奠定基础。

2.2资产盘点与确权

采用“自上而下+自下而上”结合的盘点方式：业务端梳理制度文件、业务流程，技术端解析数据库表结构，形成初始资产清单。按“谁产生、谁加工、谁持有”原则，开展数据资产确权，明确各部门数据管理责任，为数据资产运营推广做准备。

2.3目录体系设计

构建业务主题目录（如客户资产、交易行为）和专题服务目录（如标签库、外数目录），发布数据资产目录。

2.4宽表设计

宽表设计是循序渐进的过程，通过调研业务需求逐步建立存款、贷款、客户等明细宽表和经营分析、支付结算等汇总宽表。

3.资产平台建设（第10-14月）

3.1平台功能研发

研发数据资产全景视图、智能搜索、权限管理等核心功能，对接自主分析、报表平台等行内系统，实现数据搜索、申请、审批等一站式用数流程。

3.2测试与优化

开展系统测试、性能测试及UAT测试，收集业务部门意见反馈，优化平台功能，如报表权限申请流程优化。

4.试点运营与推广（第15-16个月）

4.1试点培训

梳理资产平台功能，制定《数据资产平台操作手册》，为用户快速掌握平台功能做准备。选取个人、对公、普惠等总行部室，根据业务应用场景分批次开展资产平台操作培训，推动相关部室试点应用。

4.2全行推广：

面向全行发布资产平台上线通知，分阶段向总行及分支行用户普及数据资产理念、应用场景、平台操作。同时，建立常态化运营机制，定期更新资产目录，通过资产使用热度、用户访问量等指标，持续迭代资产平台功能。

五、运营情况

1、逐步厘清全行数据资产，盘点零售、普惠、对公等业务条线的重要数据资产10万项。

2、基于数据资产盘点梳理客户行为标签2000个，为全行零售客户关系管理管理系统月均数十万次服务，帮助业务用数据营销产品。

3、缩短数据申请、审批、合规使用等流程，提升全行用数效率40%。

4、形成供全行统一共享的数据资产目录。

5、服务器、数据库、软件应用等基础设施全面国产化，软硬件成本同比下降30%。

六、项目成效

“基于统一底座的数据资产管理体系”项目作为全行数字化转型的优秀案例，在贯彻落实国家数字经济战略、探索科技创新、培育数字金融人才的过程中，走出符合重庆银行作为区域特色城商行的数字化转型之路。在上级监管部门及市政府的大力支持下，全行数据资产对经营管理、客户服务、风险管理等环节发挥重要作用，是践行“数据资产驱动业务发展”理念的关键路径，更在区域经济发展中发挥出独特价值。这种以数据向善为底色的数字化转型，即推动重庆银行实现服务能级跃升，更在促进区域协调发展、助推民生改善方面形成示范效应，生动诠释了地方法人银行在数字时代服务社会民生、助力共同富裕的使命担当。

七、经验总结

重庆银行基于统一底座的数据资产管理体系的核心经验在于以技术自主化、治理规范化、服务智能化为抓手，构建“数据-业务-技术”深度融合的管理闭环。一是坚持技术自主可控，采用银河麒麟操作系统及华为FusionInsightMRS湖仓一体平台等一系列国产组件，实现了从数据采集到服务的全流程国产化，软硬件成本降低30%的同时保障了数据安全。二是健全数据资产管理体系，通过“自上而下”（业务流程拆解）与“自下而上”（技术结构解析）结合的盘点模式，厘清10万项数据资产，构建业务主题与服务专题目录，并以“谁产生、谁持有”确权原则压实部门责任，推动数据治理从“单点管控”向“全生命周期资产化”升级。三是打造“宽表+BI”的智能化服务模式：聚焦业务场景构建明细与汇总宽表，打通“申请-审批-赋权-分析”全流程线上化，通过BI工具“拖、拉、拽”式操作降低技术门槛，零售用数效率提升40%，实现数据从“静态资产”到“动态生产力”的转化。