銀行業數據管理探索
與傳統銀行相比，數據資產逐漸成為現代銀行越來越重要的生產要素。如何管理好數據、應用好數據、挖掘數據價值等一系列數據管理工作，也成為一個現代銀行加快業務創新、提高精細化管理和科學決策水平的最重要基礎工作之一。
近幾年，監管部門不斷加大對銀行業數據管理工作的監管力度。早在《中國銀行業“十一五”信息化建設規劃》中就明確指出“加快銀行信息資源的集中，實現數據視圖在全行范圍的共享，充分利用數據倉庫和數據挖掘技術，實現資產負債管理、財務績效管理、風險管理和客戶關系管理等主題應用，建立面向主題、面向市場、面向決策、滿足內部管理及外部政策要求的銀行管理信息系統建設”。《中國銀行業“十二五”信息科技發展規劃監管指導意見》中又進一步指出“提高數據作為銀行業戰略資產重要性認識，建立數據治理體系；加強數據標準建設，統一數據規范；加強數據全生命周期管理，提高數據質量；優化數據架構，推動信息數據的邏輯整合。”
從銀行業數據管理的實踐看，“十一五”期間國內銀行的數據管理工作的重點著眼于數據倉庫建設，多數國有或股份制銀行實現了企業級數據的邏輯大集中。數據倉庫的建成上線，一定程度解決了內部報表和外部報送的問題，但仍然存在手工報送率高，數據質量較差的問題，對管理分析的提升作用也沒有達到管理層的預期目標。因此在“十一五”末期，多數銀行將數據管理工作的重點轉向如何解決深層次的數據管理問題，如加強數據標準化，擁有強有力的數據管控組織和更有效的技術工具，全面提升數據質量，挖掘數據資產價值，以滿足監管要求和內部經營管理的需要。本文基于對國內外銀行業數據管理理論與實踐的分析，提出了“一個流程，兩個維度”的數據管理框架體系，并在國家開發銀行（下稱“開行”）數據管理的實際工作中做了有益的嘗試和探索。
構建數據管理框架體系
基于對國內外銀行數據管理方面先進經驗的學習與借鑒，以及與該領域知名咨詢公司的交流和研討，并結合開行數據管理工作的具體情況，我們提出了“一個流程，兩個維度”的數據管理框架體系。該框架體系集管理與技術于一體，涵蓋了數據全生命周期管理內容。框架體系如圖1所示。
該框架體系將數據管理內容從縱、橫兩個方向進行了細分：在橫向上將數據全生命周期管理流程細分為四個環節，即數據標準、數據管控、數據應用支持和數據應用，簡稱“一個流程”；在縱向上將“四個環節”的數據管理內容進一步細分為管理和技術兩部分，各部分工作內容通過組織、制度和流程體系實現有機的融合。該框架體系從一個理論視角解析了一個現代銀行數據管理核心能力的形成機制和構成要素。
“一個流程”——數據的全生命周期管理
數據的生命周期一般是指數據的產生、存儲、交換、加工到歸檔的全過程，屬于技術管理領域的概念。而本文對數據全生命周期的定義側重在對數據管理和應用的視角，在對一般生命周期基本涵義的繼承基礎上進行了擴展，將周期的起始點從數據的產生階段前延至數據的定義階段，即“數據標準”；終點不是止于數據的歸檔，而是數據的應用，數據的價值只有在應用中才能得到體現；“數據管控”環節強調對企業級數據的統一和整體管理的理念；“數據應用支持”環節則是在“數據標準”和“數據管控”的基礎上實現數據的存儲、加工和交換，即做到有數據質量保障的數據集中與共享，進而為下一環節“數據應用”奠定基礎。另外，“數據應用支持”還體現了以“數據應用”為驅動的管理理念。
“兩個維度”——管理與技術并重
數據管理工作是一項極具挑戰性的復合型工作，該項工作既涉及管理領域的內容，又涉及到技術本身的內容，為便于更好地理解數據管理的內涵，并指導實際工作，我們對“一個流程”中的四個環節從管理和技術兩個視角進行了細分。例如，將“數據標準”的內容從管理視角劃分為數據標準的制訂、數據標準的落地、監督檢查、標準的變更和維護等。然而，要做到對數據標準化工作的精細化、專業化管理，純粹手工管理只能是粗放式管理，且效率低下，依賴手工方式要做到精細化管理幾乎是不可能。因此，我們又從技術視角確立了數據標準技術方面的工作內容，包括數據標準管理技術工具的建設、數據標準在IT系統落地過程中需完成的主系統和外圍系統的更新改造工作等。其他環節的管理維度與技術維度工作內容的劃分，與此類似。
探索數據管理核心能力
在“一個流程，兩個維度”的數據管理框架體系指導下，開行結合數據標準、數據管控、數據倉庫和數據應用等主要工作，全面展開了實踐與探索，已初步取得成效。
數據標準先行
開展“一個流程，兩個維度”的數據管理工作，數據標準化工作要先行。數據標準是一整套數據規范；數據標準化是通過一整套的數據規范、管控流程和技術工具來確保銀行的各種重要信息，包括產品、客戶、機構、賬戶等在全行內外的使用和交換都是一致、準確的過程。數據標準化是數據管理工作的基礎和起始點，做好數據標準化工作是數據管理工作成敗的關鍵。
數據標準的制定。立足開行的集團架構特點，開行首先制定了數據標準體系框架，分為基礎類數據標準、分析類數據標準和專有類數據標準。基礎類數據是指日常業務開展過程中所產生的具有共同業務特征的基礎性數據，并進一步劃分為不同的數據主題，包括客戶、產品、協議、交易、財務、渠道、地址、資產、營銷及公共代碼；分析類數據是指為滿足開發銀行內部管理需要和外部監管要求，在基礎類數據基礎上按照統計需求和分析規則加工后的數據；專有類數據是指開發銀行集團架構下，投資、租賃和證券等特有業務在經營管理中所涉及的專有性數據。
數據標準的內容可以劃分為業務和技術兩部分。業務部分內容是指從業務層面對數據的統一定義，包括數據項的業務涵義和數據項處理加工過程中應遵循的業務規則等；技術部分內容是指從技術實現層面對數據的統一規范和定義，包括字段長度、數據格式等。
在實際工作中，我們先建立了全行性數據標準化工作機制，由領導層、管理層和執行層組成。主管行領導親自掛帥，幾乎所有業務部門都參與不同層級的工作。按照數據標準體系框架，開行遵循外部標準和監管要求，并結合本行的現狀及同業經驗，前后歷時兩年多，已經制定完成了客戶、產品、交易、協議、財務、資產、內部機構和員工七個主題2046項基礎類數據標準和1056項分析類數據標準。
數據標準在業務領域和技術領域的落地。數據標準不僅在于制定，更重要的是在業務領域和技術領域的落地。數據標準化工作的常規思路是先制定、后落地，而開行將制定與落地同步開展，抓住系統建設的關鍵時機，推動數據標準的落地，既在落地過程中檢驗了標準制定成果，又通過落地將標準制定成果效益最大化。
為加大數據標準在IT系統落地工作的領導和協調力度，開行組建了科技部門一把手任組長的落地工作領導小組。目前已初步完成了數據倉庫、全流程信貸、中小企業貸款管理、客戶關系管理等重點系統及其外圍系統的標準落地工作，對提升數據質量，減少重復錄入起到重要作用。
數據標準化是動態化的過程。因為數據標準來源于業務，并通過規范IT系統建設和業務運行管理，最終推動業務發展，所以隨著業務的創新和IT系統的升級改造，將對數據標準進行持續更新和維護，使數據標準更好地服務于業務發展，而不是制約業務的發展。
正是通過數據標準的制定和切實落地，貫通了數據從業務領域到技術實現的橋梁，為統一數據的定義、錄入、維護、交換、加工和使用奠定了基礎，促進數據的集中和共享，提升數據質量，良好地支持業務發展。數據標準的制定、執行和監督檢查，是一個全員參與、長期、堅持不懈的過程，是一項日常工作，要持續不斷地建設與完善。
數據管控執行力
2008年開行在信息科技部門下設立了數據管理處，負責開展全行數據標準化與數據管控等工作。隨著數據管理工作的逐步深入，2012年開行基于數據管理處成立了數據管理中心，下屬信息科技部門管理。對開展數據標準化、數據管控、數據倉庫管理與數據應用管理等工作進行了細分，開始由“粗放式管理”向“精細化管理”的轉變。
開行結合自身數據管理工作的特點與需要，將數據管理中心設置在信息科技部門，可以與IT系統建設緊密結合，有利于推動數據標準在業務和技術領域的落地、數據管控技術工具建設等工作，提高部門之間協作效率。同時，數據管理部門將加強復合型人才的培養，打造一支業務與技術兼備的BIU團隊（商業智能化團隊）。
制定數據管控制度與流程。2010年，開行先后制定了數據標準管理、數據質量管理、數據錄入維護管理和報表需求管理等7項數據管控制度。這7項制度基本覆蓋了數據管控工作的主要內容，明確了各項工作的職責分工，規范了相應的管理流程，是開展數據管控工作的重要依據。隨著數據管控工作的不斷深入，我們將不斷完善這一制度體系。
設立數據管控專項考核。為樹立數據管控工作的權威性，2010年開行將數據管控專項考核納入全行考核體系，制定了分支機構數據管控考核指標。經過兩年多的實踐，這項工作對數據質量提升起到顯著成效。今年將進一步開展對總行業務部門數據管控考核。
建設數據管控技術工具。數據管控工作的開展離不開技術手段的支持，數據管理系統的定位正是總分行全員參與數據管控工作的技術工具。該系統不僅僅是數據管理人員的重要工具，更是總分行業務人員參與數據管理工作的有力工具。系統主要包括數據標準管理、數據質量管理、元數據管理、數據管控電子流程等功能模塊，并伴隨著數據管理工作的需要不斷進行升級完善。
綜上所述，開行從數據管控的組織建設、制度和流程建設、管控工具建設、考核機制建設等多個方面進行了大膽嘗試，大幅提升了數據管控的執行能力。
數據倉庫建設
2010年底，開行啟動了數據倉庫建設。數據倉庫建設的目標是：落實數據標準、實現集中共享、提升五大應用、支持經營決策、統一全行報表、挖掘數據價值。
數據倉庫建設遵循“標準先行、管控保障、業務驅動”方法，目前各項工作進展順利，計劃今年上半年上線運行。數據倉庫上線后，將基本完成數據標準落地，實現我行數據大集中，提升數據質量，全面提高全行報表自動化比率，大幅提升高層決策支持、精細化管理和監管報送水平，充分實現數據資產價值，提升我行核心競爭力。
數據“1+5”應用
基于數據倉庫建設，開行規劃了“1+5”應用的藍圖。“1+5”應用是經營管理類與其他五類：監管合規類、風險管理類、客戶關系管理類、資產負債管理類、財務績效管理類等應用系統。數據倉庫的建設，正是以數據應用為驅動，打造支持數據應用的基礎平臺。
伴隨數據倉庫一期建設，已同步開展了經營管理、風險管理和監管合規等重點應用系統群建設，并將與數據倉庫一期同步上線運行。
結束語
“一個流程，兩個維度”的數據管理框架體系從數據全生命周期管理的角度詮釋了數據管理工作各個重要環節的內容與結構，貫通了數據標準、數據管控、數據應用支持、數據應用等各項數據管理工作的重要環節，經過開行前期的實踐與探索，證明該框架體系具有其科學性和可實施性。數據標準是數據管控的依據和數據倉庫模型建設的基礎；數據管控是手段，通過數據管控保證全行數據質量持續提升；數據倉庫是載體，通過數據倉庫貫徹數據標準和數據管控，全面建立有效的數據質量管理體系和數據應用體系，才能最大程度地實現數據資產的價值。
數據管理工作是一個永恒的話題，在日常的數據管理工作中，我們也在不斷思考一些更深層次的問題，如：在數據管理過程中，如何能將業務與IT更好地融合，加強數據管理工作的執行力；如何抓住元數據管理的核心思路，在現有技術元數據管理的基礎上，做好業務元數據的管理；如何深化開展數據管理工作，讓數據成為循環的數據流，實現數據價值的螺旋式提升等。
在后續工作中，我們將帶著這些問題，不斷學習和吸取國內外同業的先進經驗，持續豐富和完善“一個流程，兩個維度”的數據管理框架體系，深入開展數據管理工作，與同業共同探索一條銀行業數據管理的理論與實踐之路。
（作者系國家開發銀行信息科技局局長）
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