2019大数据产业峰会|光大集团刘巍：集团企业数据治理实践经验分享

为了深入落实国度大数据计谋，敦促大数据财富交换与相助，展示我国大数据财富最新成长成就，2019年6月4日至5日，由中国信息通讯研究院、中国通讯尺度化协会主办、大数据技能尺度推进委员会承办的2019大数据财富峰会在北京国际集会会议中心谨慎举行。

会上，来自家产和信息化部的率领，我国浩瀚优越大数据规模处事商、行业应用客户、研究机构、处所大数据主管机构的率领和专家，将对大数据政策、财富、技能的近况与趋势等内容举办交换切磋。

6月5日，在数据资产打点分论坛上，中国光大团体高级营业司理刘巍为我们带来了《团体企业数据管理实践履历分享》。

列位下战书好，我是来自于光大团体的刘巍，我从2008年开始在光大银行从事数据尺度事变，一起走过来，我做数据的事变有快要20年的汗青，应该是数据战线上的一个老兵。我本日演讲的标题是《团体企业数据管理实践履历分享》。

光大银行上一起走过来，从数据尺度开始到数据质量，再到数据模子，最后上升到数据资产打点的视角，不只是我们对付数据认知不绝深化的进程，也是我小我私人在个中不绝进修的进程。

一、光大银行数据管理过程

大部门企业、银行的数据管理事变都是从数据尺度开始的，我们光大银行从2006年开始就在做数据客栈。在做数据客栈进程傍边，第一个碰着的题目就是数据尺度的不同一，以是从2008年我们就开始做数据尺度系统的建树，并同步建树数据字典，各人的过程也许都差不多。做了四年纪据尺度往后，我们发明只稀有据尺度是不足的，并且在整个数据尺度的执行傍边面对了许多的题目。于是在2012年的时辰，我们启动了一个数据系统的筹划，把数据管理的组织架构，包罗数据质量、数据安详与合规、元数据打点、数据管理系统和数据管理问责，而且凭证筹划去敦促实施。

在2013年到2015年之间，我们一向在环绕数据质量以及整个数据管理做评价指数——也叫手段化指数的事变。从2016年和2017年之间，我们做了指标打点。到2016年底的时辰，大数据的海潮就迎面而来，正好我们第一个筹划期竣事了，这时基于大数据的要求开展了大数据管理的事变。2018年的时辰我们又启动了数据安详、数据模子和数据应用，这首要是由于2018年5月份银监会宣布了数据管理的实践指引，以是我们将数据应用纳入到数据管理的领域。

光大银行的数据管理整个过程就是上述这样的，在这里头我想给各人分享几个要害点。

第一个要害点就是我们为什么从数据尺度走到了数据的系统筹划和数据质量的转折点。各人也知道在做数据尺度时，建许多体系，要做尺度的落地。我们落地的时辰面对了很是多的坚苦，找不到应用点，假如纯真的为了数据尺度的执行，说真话是一个很是伤筋动骨的工作。我有一个最经典的案例，其时做了一个证件范例的尺度化执行，整整耗时一年，改了二十多个体系。这个服从长短常低的，这样怎样去敦促数据尺度的执行和落地，怎样去敦促整个数据管理的事变？其时银监会出台了相干指引和要求，同时我们自身也面对许多尺度质量的要求，借此我们构建了以晋升数据质量为方针的整体数据管理的方案，往这个偏向走。

第二个要害点是整个的数据质量和数据标注到数据模子的转折，这个我预计各人也有共识。数据打点有许多的组件，包罗数据质量、数据尺度、元数据、数据安详、数据合规、数据架构和数据模子等等，都是打点，打点什么呢？各人必定说打点数据，那数据是什么？这着实一向是萦绕在我内心的一个题目。我们怎样去把数据给各人泛起出来？

2014年，我颁发了一篇文章叫作《数据打点的焦点工具》，把焦点工具这个名词提出来，我内心清晰得很，是数据模子。但由于其时我们整个数据架构与模子还在筹划处，没在数据这一部门，以是着实其时并没有提出“模子”这个词。自从银监会的指引出来往后，我们正式启动了企业数据模子的项目，做数据资产的打点以及盘货的事变。以是我们整个过程中也不绝地演变，不绝地推进，慢慢地从尺度开始，以办理数据质量为方针，走向了整体数据资产打点的偏向。

在这个进程傍边，我们一向承袭着一个思绪，就是“以应用驱动，以用为先”。复杂的系统架构也许是必要耗费大量的资源和人力投入，我们的数据管理之路就是在现有前提下，可以或许去用我们的手段，一步步地提高。

企业级数据模子的框架

下面简朴先容一下企业级数据模子的框架，企业级数据模子是数据资产打点的焦点，我适才提到。数据是什么、它长什么样？我们其时构建了整个的数据模子框架，它们会有一些营业的分类，分类项下会有实体和属性。这个着实仅仅给我们提供了一些目次，同时分类项下还会有物理的属性，就是这些数据都存在哪儿，也会稀有据的源头属性，就是数据都从哪儿来，也会有一些打点的属性，就是嗣魅这些数据都归属于哪个部分，它是不是尺度的，是由谁出产的，谁在行使，还会有一些质量的属性。现实上整个数据的打点就环绕这个模子往复构建，相等于有一个数据的实体可能是一个数据的工具，这样我们全部的打点要素以及自己的属性的要素城市在上面构建。有了这些要素往后，把这些数据都填全了，我们就可以去找数据、看数据、管数据、用数据。我们常常谈到的数据资产舆图、数据的血缘说明和数据的自动挪用，也许都是基于这样的一个整体的企业级数据模子构建的。真正的企业级数据模子把全部的内容在打点勾当中填进去往后，现实上落下来的就是我们的元数据。

在整个企业级数据模子构建的要领傍边，所谓资产就是要盘货。盘货有许多种，着实是从整个数据的发生的源头就在盘货，而且从出产阶段一向到靠山的加工阶段举办全流程的管控。之前我们调研建行，他们也是团结新一代的建树，举办了全行的企业级模子的构建。可是对付我们这种中等的股份制银行来讲，这种难度是很大的，除非有一个很是大的契机，率领说你们要重新积极别辟派别，也许尚有这样的机遇。据我们其时相识，有些银行就从下而上，我此刻客栈里有什么就所有都算作我的数据资产，再慢慢地看用的环境去清算、去完美。我们其时但愿走一条相对折衷的路，由于怕上面没有一个整体的框架，下面一大堆的梳理没有要领，就也许会有题目，以是我们其时采纳了自下而上和自上而下相团结的要领。

我们是从营业视角构建的框架，我们的最终抱负方针是这个资产舆图面向我们的营业职员，能用他们看得懂的说话、能看大白的要领找到这些数据。

（编辑：河北网）

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