银行业数据管理探索

探索数据管理核心能力 
        在“一个流程，两个维度”的数据管理框架体系指导下，开行结合数据标准、数据管控、数据仓库和数据应用等主要工作，全面展开了实践与探索，已初步取得成效。

数据标准先行 
        开展“一个流程，两个维度”的数据管理工作，数据标准化工作要先行。数据标准是一整套数据规范；数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保银行的各种重要信息，包括产品、客户、机构、账户等在全行内外的使用和交换都是一致、准确的过程。数据标准化是数据管理工作的基础和起始点，做好数据标准化工作是数据管理工作成败的关键。

        数据标准的制定。立足开行的集团架构特点，开行首先制定了数据标准体系框架，分为基础类数据标准、分析类数据标准和专有类数据标准。基础类数据是指日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特征的基础性数据，并进一步划分为不同的数据主题，包括客户、产品、协议、交易、财务、渠道、地址、资产、营销及公共代码；分析类数据是指为满足开发银行内部管理需要和外部监管要求，在基础类数据基础上按照统计需求和分析规则加工后的数据；专有类数据是指开发银行集团架构下，投资、租赁和证券等特有业务在经营管理中所涉及的专有性数据。

        数据标准的内容可以划分为业务和技术两部分。业务部分内容是指从业务层面对数据的统一定义，包括数据项的业务涵义和数据项处理加工过程中应遵循的业务规则等；技术部分内容是指从技术实现层面对数据的统一规范和定义，包括字段长度、数据格式等。

        在实际工作中，我们先建立了全行性数据标准化工作机制，由领导层、管理层和执行层组成。主管行领导亲自挂帅，几乎所有业务部门都参与不同层级的工作。按照数据标准体系框架，开行遵循外部标准和监管要求，并结合本行的现状及同业经验，前后历时两年多，已经制定完成了客户、产品、交易、协议、财务、资产、内部机构和员工七个主题2046项基础类数据标准和1056项分析类数据标准。

        数据标准在业务领域和技术领域的落地。数据标准不仅在于制定，更重要的是在业务领域和技术领域的落地。数据标准化工作的常规思路是先制定、后落地，而开行将制定与落地同步开展，抓住系统建设的关键时机，推动数据标准的落地，既在落地过程中检验了标准制定成果，又通过落地将标准制定成果效益最大化。

        为加大数据标准在IT系统落地工作的领导和协调力度，开行组建了科技部门一把手任组长的落地工作领导小组。目前已初步完成了数据仓库、全流程信贷、中小企业贷款管理、客户关系管理等重点系统及其外围系统的标准落地工作，对提升数据质量，减少重复录入起到重要作用。

        数据标准化是动态化的过程。因为数据标准来源于业务，并通过规范IT系统建设和业务运行管理，最终推动业务发展，所以随着业务的创新和IT系统的升级改造，将对数据标准进行持续更新和维护，使数据标准更好地服务于业务发展，而不是制约业务的发展。

        正是通过数据标准的制定和切实落地，贯通了数据从业务领域到技术实现的桥梁，为统一数据的定义、录入、维护、交换、加工和使用奠定了基础，促进数据的集中和共享，提升数据质量，良好地支持业务发展。数据标准的制定、执行和监督检查，是一个全员参与、长期、坚持不懈的过程，是一项日常工作，要持续不断地建设与完善。

数据管控执行力 
        2008年开行在信息科技部门下设立了数据管理处，负责开展全行数据标准化与数据管控等工作。随着数据管理工作的逐步深入，2012年开行基于数据管理处成立了数据管理中心，下属信息科技部门管理。对开展数据标准化、数据管控、数据仓库管理与数据应用管理等工作进行了细分，开始由“粗放式管理”向“精细化管理”的转变。

        开行结合自身数据管理工作的特点与需要，将数据管理中心设置在信息科技部门，可以与IT系统建设紧密结合，有利于推动数据标准在业务和技术领域的落地、数据管控技术工具建设等工作，提高部门之间协作效率。同时，数据管理部门将加强复合型人才的培养，打造一支业务与技术兼备的BIU团队（商业智能化团队）。

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