(完整版)数据标准管理平台解决方案

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数据标准管理平台解决方案

数据标准的定位与作用

数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。

数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。

数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。

¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性

¤减少数据转换，促进系统集成

¤促进信息资源共享

¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展

数据标准管理平台架构

数据标准制定策略

数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则：

¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。

¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。

¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。

¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。

¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。

数据分类策略

对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。

¤数据的业务属性角度分类

数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。

¤数据的技术属性角度分类

数据分为十大数据类，包括：名称类数据，业务描述类数据，地址类数据，ID标识类数据，代码类数据，金额类数据，数值类数据，数量类数据，百分比类数据，日期类数据。

数据标准定义方法

数据标准是对银行经营管理所涉及各项数据的定义与解释，以及数据质量及安全性要求的统一定义，包含数据在数据管理层面的业务规则定义(业务属性)和数据在数据应用层面的业务规则定义（技术属性）。

¤数据的业务属性：数据业务含义的统一解释及要求

¤数据的业务含义解释

¤数据的分类

¤数据之间的制约关系

¤数据在相关业务环境中产生过程的描述

¤数据产生过程中所要遵循的业务规则

¤数据的安全需求

¤数据的技术属性：银行业务应用环境中对数据的统一技术要求¤满足业务需要的字段长度、格式、缺省值要求

¤数据处理与检查要求（时效性、安全性等）

成功案例

中国建设银行总行、大连银行