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随着金融业务的急剧发展和变动，企业对业务系统的转型需要呈爆炸式增长，频率越来越快
。尤其是集成业务系统已经处于正常的研发阶段
。业务系统的频仍变动通；岬贾孪掠问葜卫硐低车谋涠，从而导致高开发和守护成本，并影响下游系统用户的使用
。

凭据业务调研，随着综合报表平台使用的不休深刻，业务部门数据利用的广度和深度不休扩大，对业务数据分析职能的要求也越来越高
。信贷、管帐、风险治理、内部审计等业务部门必要获取统一尺度和统一口径的所有业务数据，对日常业务进行统计、分析和监控，凭据查问分析了局有针对性地规范业务运营和治理流程，加强业务运营和治理能力
。各级辅导必要蕴含汗青信息的全面齐全的业务数据，以便实时正确地把握银行业务的经营情况，分析预测业务发展变动趋向，为治理决策提供支持
。

1，问题和挑战@

一是不足统一的数据尺度系统，无法成立全面、正确、齐全反映全行业务情况的单一数据视图，造约了数据共享；

第二，数据质量亟待提高；

三是数据治理切片部
。

2、总体规划

充分借鉴行业先进数据仓库建设的成功经验，经过度析验证，决定先建设数据集市，后建设数据集成层的规划来建设数据仓库，搭建数据基础平台，整合全行重要业务系统的数据，形玉成行数据利用的统一导出
。同时，将造订一批沉要的业务数据尺度，依照这些尺度对数据进行处置和整合，并通过尺度的逐步美满，为解决数据治理和数据质量问题提供伎俩和凭据
。

总体架构蕴含四个部门:数据源、数据平台、数据治理平台和数据利用
。

(1)数据源

通过“数据治理平台”的数据处置和数据调度，将数据源中的数据别离写入数据平台
。

(2)数据平台

数据平台是基于传统的关系数据库结构，它存储、集成、处置和利用结构化的业务数据
。其数据来自银行的各类业务系统，为利用法式提供全面的数据支持
。

(3)数据治理平台

数据治理平台治理数据平台的数据关系、数据质量、ETL操作、性命周期等内容，是保障数据平台正常运杏注推进数据仓库逐步美满、提高数据仓库治理水平的沉要伎俩
。

(4)数据利用法式

向最终用户提供数据的利用法式，蕴含数据利用法式，如统计汇报和执行驾驶舱
。

平台设计通过度析数据平台的需要，提炼出需要的共同特点并对其进行分类
。分歧的平台是分隔的
。平台职能是有左袒的，并且是协调的，以形成一个齐全的数据平台系统
。

基础数据平台是基于成熟的行业模型TD-FSLDM定造的
。在保留银行业总体设计的基础上，凭据农业发展银行的业务特点对模型实体进行细分和扩大，形成反映农业发展银行政策业务特点的模型设计
。

数据治理平台蕴含数据调度、数据传输、数据性命周期、元数据治理和数据质量查抄
。每个子平台独立运行，相互合作，共同支持数据仓库的整体运行
。

数据平台建成后，源系统中所有具备多种服务、多角度、多体式的合格业务数据都能够依照统一的尺度进行整合，各类业务对象都能够保留，最终形成一个全面、一致、统一的全银行尺度化数据视图

同时，数据平台也将作为下游系统的唯一数据源，为下游系统提供不变靠得住的数据库
。当源系统随业务变动时，集成层的反源变动个性保障了集成层模型在大无数数据情况下不必要变动，下游系统通常不必要变动，或者只能通过微调报表形状或查问前提来适应源系统的变动
。这样，预防了下游系统随着源系统的变动而频仍升级和调整，不仅降低了利用法式守护的复杂性和工作量，节约了开发和守护成本，还减轻了业务用户的系统使用职守
。同时，凭据对等数据平台的建设经验，源系统中存在的数据质量问题会分歧水平地滋扰源系统和下游系统的业务正确性，影响数据分析的正确性和一致性
。

因而，在数据平台建设过程中，公司将对源系统的数据质量问题进行鉴别、定位、分析和处置，并将有质量问题的源数据以报表查问或分析报表的大局反馈给源系统，以便可能正确鉴别和定位数据质量问题，从源头上解决数据质量问题，从而提高和提升源系统的数据质量
。源系统数据质量的提高和提升能够进一步保障数据平台的数据质量
。通过这样的迭代，源系统和数据平台最终将形成统一的高质量数据，从而进一步保障业务数据利用的正确性和一致性
。

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