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    桂林银行:“数据超市”项目

    来源:中国电子银行网 2022-05-10 13:47:03 桂林银行 数据治理
         来源:中国电子银行网     2022-05-10 13:47:03

    核心提示数据超市是面向全行管理人员、数据分析人员和业务决策者的数据指标自助查询与分析一站式服务平台。

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    案例名称

    桂林银行“数据超市”项目

    案例简介

    数据超市是面向全行管理人员、数据分析人员和业务决策者的数据指标自助查询与分析一站式服务平台。它为用户提供了高自由度、个性化的自助数据查询分析及数据建模服务。数据超市主要功能有数据指标自助取数、数据指标透视、在线SQL查询,数据模型实验室,关系图谱、机器学习平台等。

    创新技术/模式应用

    数据超市借鉴现实生活中超市的运营理念,将数据化为“商品”,由业务人员用类似网上购物的方式,自助按需、灵活组合采购数据指标。省去传统用数过程中的需求提出、沟通确认、需求排期、人工取数、报表开发等环节。本系统对数据指标进行分类归档和标签化处理,对操作过程进行大量简化,把使用数据变得像“网上购物”那样轻松简单,让不熟悉信息技术的业务人员也可以像科技人员那样在合法合规范围内方便地浏览和选取自己想要的数据指标,做出合理的业务决策,取数全过程不依赖科技人员。

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    图1 数据超市首页

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    图2 数据指标选购页

    “数据超市”技术驱动创新亮点如下:

    模式创新方面:

    (一)汇总各业务系统数据,数据可视

    数据超市通过大数据技术,采集汇总全行业务系统数据,并针对性开发算法,深入分析挖掘行内业务的多维度信息,按业务种类梳理出12大主题,把散落的数据归集萃取形成数据资产,产生价值。各业务部门、分支机构用数需求不用再奔波于技术部门和业务部门之间,为取数焦头烂额,在数据超市上可实现一站轻松完成数据指标“采购”。

    (二)打造个性化取数模式,取数可智

    数据超市为全行用户提供了高自由度、个性化的自助数据查询分析及数据建模服务。将以往需要定制化开发的报表或单次取数的需求,拆解为更小的颗粒度的单个指标作为“商品”在数据超市上展示,由业务人员用类似网上购物的操作方式“浏览、搜索、采购”数据指标,灵活组合,自助操作,全程无需信息技术人员介入,大幅降低了对科技部门的依赖,简化了用数流程;同时也减轻了信息技术人员的负担。

    产品创新方面:

    (一)建立数据核准机制,提升金融数据质量

    针对金融数据指标如何做到精准采集,数据超市利用物理检核机制(如:1.不允许为空的字段是否保留空值;2.字段长度是否与要求不符;3.数据取值是否非法;4.字段内容是否出现不允许的空值等)对数据检核过程中出现的警告文件和拒绝文件进行加工,生成数据错误报表,定期发送给各业务部门从源头上督促修正数据,这些数据被修改和完善后下进入数据超市底层大数据平台,有效提高数据采集的准确性,提升金融数据质量。

    (二)充分盘活数据资产,数据有力支撑决策

    数据超市充分利用大数据技术迅速收集、处理、整合分析海量数据,提取有价值的信息,快速做好信息分类存储工作。全面融合了我行各条线的业务数据并构建了高细粒度指标体系。针对活跃、有价值的指标数据,通过科学建模和人工智能、大数据等技术手段进行梳理、加工、汇总和集成,实现数据服务于我行各金融场景。同时,动态监测指标构建应用闭环,让数据指标为决策提供科学依据的同时不断验证指标可信性,相辅相成形成持续优化过程,使数据资产应用效率实现螺旋式上升。

    (三)打造数据类需求快速研发平台

    数据超市上线以来,用户数据分析水平明显提升,对数据超市功能有了进一步的需求,开发团队根据业务需求,通过敏捷开发的方式相继研发了在线SQL查询、数据模型实验室、关系图谱、机器学习平台等三大类共10个数据超市子系统。

    伴随着多个数据超市子系统的研发过程,数据超市已经逐渐演化成了一个数据类需求快速研发平台,开发人员可以很方便地在这个快速研发平台上充分利用数据超市现有的技术架构和数据能力迅速完成数据需求开发上线。平均每个需求从提出想法到生产上线初版用时一般用时不超过半个月,上线后快速迭代不断更新版本持续优化。

    项目效果评估

    数据超市以总、分、支行的层次结构进行数据权限划分,目前涉及使用机构包括总行13个部室、12家分行和7家村镇银行在内的425个机构,总用户数突破1200人,已成为全行最直接有效的数据分析工具。截止2022年3月,已生成数据订单累计61717笔,指标使用累计936731次,日均指标使用量达1340次。数据超市的上线大幅减少了全行的数据使用成本和有效提升了使用效率,实现全行数据共享共通,推进全行数据一体化管理。

    项目效果展示:

    1、数据采集报送质量有效提升

    针对数据采集报送工作中常见的数据质量较低导致人工处理工作量倍增的问题,如:数据专项指标是否正确、人工无法逐笔核对、信息有限等问题。我行利用数据超市的数据治理和数据核准机制,可以随时监控数据指标异常变动情况,及时通知数据源或数据加工环节修正数据,从而大幅减少了人工处理工作量。典型业务场景举例如下表所示:

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    表1 贷款客户专项指标跨期变动

    场景使用数据超市前后对比

    2、数据分析效率显著提高

    实数据超市凭借取数灵活、自助、快捷等特点,在提升数据使用和分析效率方面发挥了巨大作用。数据超市创造性地改造了原有的业务部门发起、科技部门开发的传统取数模式。把人工取数和报表开发时间由原来的数天甚至数周缩短到几分钟,工作效率得到了极大的提升。并且全过程由计算机程序计算完成,大幅减少了人为差错的概率,数据质量得到有效的保障,解决了业务人员在用数过程中的一系列难题,同时还解放了信息技术人员和数据管理人员,使其从繁琐重复性劳动中抽身,有更多时间开展其他重要工作。

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    表2 业务取数场景使用数据超市前后对比

    3、数据思维,赋能全行业务创新

    数据超市将全行数据进行充分盘活,构建了涵盖采集、处理、分析、使用的全流程管理体系,统一了数据标准规则,拥有完备的企业级数据字典和资源目录,提升了数据准确性、有效性和易用性,用数不再成为业务开展道路上的拦路虎,数据成为业务创新的推进器。得益于数据超市在取数用数方面的优势,我行积极宣导数据文化,推广先进数据应用经验,根植数字化思维,加快全行数字化人才培养。越来越多的员工能够充分利用大数据分析工具,分业务、分产品、分机构进行多角度应用分析,有效提高了数据分析指导业务决策的能力和全行精细化管理的水平。

    项目牵头人

    首席运营官 王曙初

    项目团队成员

    信息技术部 覃捷、何潜航、韦孙权、闭奇川、李戈、邱朝镇

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    责任编辑:韩希宇

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