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Sm@rtODS银行数据平台


  为满足国内商业银行业务快速发展的趋势,有效管理并保护商业银行的数据资产,充分发挥其数据资产应有的价值,帮助银行解决所面临的数据服务体系建设问题,神州信息旗下企业神州数码融信软件有限公司(简称:神州数码融信)在对商业银行数据管理需求充分理解和分析的基础上,研发了适合国内银行业务特点的银行数据平台Sm@rtODS。该平台的核心部件是金融数据模型落地及物化,其面向主题、服务业务的独特优势,可为商业银行提供既符合其当前发展阶段又能支撑未来发展需求的数据平台系统及解决方案。

   背景

  银行信息化建设经过多年发展,已初步建立了相对完善的覆盖业务支撑、管理决策、风险控制等各层面的信息化系统,这些系统为银行日常运营、业务持续发展奠定了较为坚实的信息化基础。国内越来越多的银行试水“大数据”应用,加速了数据采集、数据计算加工、数据应用与分析挖掘等应用领域的发展,数据整合平台乃至数据仓库的建设迫在眉睫。由于各家银行的数据应用水平不尽相同,为帮助银行客户提升BI领域的应用与数据分析,为未来运用大数据奠定基础,神州数码融信推出了数据平台Sm@rtODS。

   目标与价值

  Sm@rtODS旨在建立一个标准化的、面向全行分析及管理应用的统一数据整合平台,及时准确地集成、治理、交换、分析不同业务系统的数据,重新梳理、解耦全行信息系统数据流和服务关系,为各业务部门、经营管理层提供科学的数据支撑和决策支撑,增强持久的核心竞争力。


  围绕着数据整合、数据治理和数据服务三大设计目标,体现数据在业务发展和企业数据管理中的价值。

   - 数据集成与整合,解决数据孤岛问题

  随着银行IT系统不断增多,各个业务系统之间形成了竖井现象,系统之间数据也彼此成为了孤岛。通过数据集成和整合,将各个系统的不同类型的数据,包括不同业务系统的数据、各种异构数据、不同形态数据(如关系型数据、半结构化和非结构化数据等)进行同质化处理,进行数据集成,解决数据孤岛问题。

   - 构建数据模型,建立数据标准,提升数据质量

  经过集成后的数据,按照一定数据分类形式(即主题域)和数据存储结构,并且建立统一的数据维度和业务口径,通过数据模型进行数据整合,使得数据形成一个逻辑体,而不再是孤立、零散的数据状态。

   - 进行数据治理,提升数据管理水平

  通过元数据管理、数据标准管理、数据质量管理和数据服务管理,从技术和业务两个层面理清数据与之间的脉络关系、制定和定义技术数据标准和业务数据标准规范、监测数据存在的问题并且进行跟踪处理以及建立数据应用规范流程等。在技术方面增强了数据管理的能力,在业务上使得业务和产品服务更加规范化、标准化。

   - 建立数据服务总线

  IT系统越来越多,系统之间的数据交换在所难免。通过数据平台的建设,建立其数据交换规范,避免了系统与系统之间直接交换带来网状结构以及数据的不一致性。数据平台将作为唯一的数据集散地,所有的数据均通过数据平台,规范数据标准、统一数据码制和数据口径,建立其数据服务总线,为各个系统提供数据交换服务。

   - 挖掘数据价值,提升业务服务水平

  数据平台建设的核心价值在于通过数据管理和数据分析挖掘,最终能够更有效的服务于业务发展。通过数据平台建设,一方面提供基本数据应用,比如统一的报表平台、监管报送、绩效管理等,同时,通过数据挖掘技术,从数据层面为业务营销、客户/市场管理、风险管理等提供科学的数据基础和依据。

   产品介绍

  数据平台旨在建设统一的银行数据平台,实现企业内部数据统一存储、统一管理,在集成的基础上实现统一的业务数据共享,并为各类管理信息系统和决策支持系统提供准确、全面、一致的基础数据,能够支撑将来对数据更为深度的分析和挖掘服务。

  总体从集成、交换、治理、服务、运维五个层面来看,数据平台需满足如下功能需求:

  . 整合全行数据

  . 构建数据治理架构

  . 集中存储管理历史数据

  . 建立统一报表展示平台

  . 建立统一指标服务体系

  . 建立其它主题应用集市


  数据平台的设计理念是:“以数据为基础,以模型为支撑,以数据和应用双向驱动,实现全面数据资产管控”。通过构建先进的数据平台,有效的数据管控,全面支撑数据应用系统的数据需求,建立数据整合、数据服务、数据治理平台,提升数据变现能力,使数据在银行持续不断实现效益最大化。

   - 国内首家拥有著作权的金融数据模型

  现代银行的运营管理是构建在高质量的数据基础之上的。银行的每项数据都代表一个明确的业务概念,而数据间的关联则体现了各种银行业务规则。金融数据模型是衡量银行信息化建设成熟度的重要标志。

  神州数码融信投入大量的人力进行金融数据模型的研究开发,形成了具有自主知识产权并首先在国内著书发表的“金融数据模型FDM(Financial Data Model)”,该模型是金融业务与IT技术结合的产物,通过它可以清楚地了解银行的数据结构和业务规则,成为IT人员和业务人员沟通的桥梁。神州数码融信金融数据模型主要应用在数据平台整合层,即整合层结构以该模型为理论基础进行客户化构建。

   - 完备成熟的子产品构件

  数据平台系统涉及以下多方面的子产品:

   金融数据模型(FSD)

   ETL工具(Sm@rtETLPLUS)

   作业调度平台(Sm@rtCantor)

   数据治理平台(Sm@rtDMP)

   . 元数据管理

   . 数据质量管理

   . 数据标准管理

   应用集成平台(Sm@rtPort)

   综合报表平台(Sm@rtReport,集成自有报表工具引擎Sm@rtBI-Center)

  神州数码融信拥有上述所有产品成熟的研发体系和具体成果,Sm@rtODS充分融合、集成上述产品并将各自特性发挥到最佳,神州数码融信还将持续推动各产品的发展,以适应未来银行客户新的业务发展需要。

   - 强大的ETL平台及批量作业调度平台

   ETL作业流程可视化编排

  ETL作业编排作为ETL作业管理的核心内容,通过在图形化、表格化的作业编排环境,定义作业逻辑、作业描述、作业间关联关系、作业与节点对应关系、作业驱动条件和预警方式等信息。可视化方式使得复杂的ETL作业流程编排过程操作简便清晰、交互性好,便于维护。

   丰富灵活的调度策略

  作业调度是通过作业编排中的作业执行计划,自动或手工地管理引擎及各种作业的执行过程,包括:正常情况下的批处理作业调度,支持前置任务、时间、文件等多种驱动条件,设计调度模块的进入和退出机制。当调度功能出现故障时,能够及时切换到手工调度,保证作业顺利执行。Sm@rtODS拥有丰富的可配置调度策略,一般包括日常、历史、重跑三种类型,具体可配置选项包括:系统运行日期、上一个运行日期、选择方案、下一个运行日期、选择调度是否强制结束、切日方式、强制日切时间、延时时间、下一工作时间信息、是否开启短信通知、作业重试次数、作业重试间隔、监控最小刷新间隔等。

   图形化系统监控

  以图形化方式实时监控、动态反映数据平台整体和各区域的运行情况,如:批处理流程图形化展现,在批处理过程中能够实时反应系统批处理到哪个系统、哪个模块、哪个任务及完成的百分比,并可以看到当前正在执行的任务是执行、成功、失败和等待的状态,反映工作流和数据流,自动报告作业进度、运行故障和问题。

   - 支持多种分析方式的通用报表工具

  BI-Center作为数据整合平台的综合前端展现工具(纯Web),为用户提供动态随机分析、传统报表分析以及特殊格式化报表的制作、发布与管理支持,支持业界主流的多种OLAP服务及关系型数据库,提供最好的扩展性能,也可以在没有商业OLAP服务器的条件下,基于关系型数据库为用户提供上述服务,保证良好的性能。BI-Center可以支持的Oracle Hyperion Essbase、MicroSoftAnalysis Service和Mondrian等OLAP Server,同时,支持多种关系数据库包括:Oracle、Teradata、MS SQL Server、DB2等。

  - 统一的应用管理与集成

  对不同层次的用户群体,像数据分析人员、管理人员、开发人员,针对其相关应用管理、用户体验等工作,Sm@rtPorts建立了一套完善的应用授权、分类、审批、发布的机制,以及一套集中的信息展示环境,满足不同层次不同机构用户的信息获取需求、个性化展示需求,最终达到屏蔽不同系统、不同应用工具给用户带来的差异性。

   客户案例

  国家开发银行、重庆银行、沧州银行、晋商银行、青海银行、石嘴山银行、长江银行、广东南粤银行、紫金农商银行、石狮农商银行、惠安农信社、上海正信银行、新联银行、苏格兰皇家银行等

   Q&A

  Q:数据模型在数据整合平台或者ODS建设中作用?

  A:数据模型是数据整合平台或者ODS及EDW建设的核心内容之一,是其数据管理的骨架。通过数据模型,按照主题(域)进行数据分类以及进行数据存储,同时,统一数据口径和维度,进行数据标准化定义,达到数据结构和数据项的相对稳定。一个好的数据模型,应该具备如下特点:

  . 疲敝业务系统变化,即在业务系统的业务逻辑和业务要素发生变化时,能够连续性的进行存储和组织,从而保证的业务和数据变化的连续性;

  . 易于扩展和可维护性,数据模型的实施是根据其逻辑模型进行物理化落地的过程,在这个过程中能够涵盖银行的各种业务数据,并且在主数据方面能够有效管理,这就要求数据模型具有可扩展性和可维护性,主要体现在数据实体的增加或者数据属性的扩展等。

  Q:如何进行数据模型正确性的验证?

  A:数据模型是对企业的业务数据和技术数据的综合管理和整合,因此针对数据模型的测试也是针对这两个方面展开。技术方面验证,主要包括数据格式、数据类型、数据代码值、非空属性等检查验证,业务方面验证主要包括基本业务逻辑的验证(如账务的总分核对、业务逻辑一致性和完整性等)。同时,通过基于数据模型的数据应用系统进行数据测试验证是最有效途径,最典型的报表(包括业务报表和管理报表等)以及一些数据集市等应用系统。

  为满足国内商业银行业务快速发展的趋势,有效管理并保护商业银行的数据资产,充分发挥其数据资产应有的价值,帮助银行解决所面临的数据服务体系建设问题,神州数码融信软件在对商业银行数据管理需求充分理解和分析的基础上,研发了适合国内银行业务特点的数据整合平台Sm@rtODS,期望通过该平台优良的系统架构、完善的产品能力以及神州数码独有的服务优势,为商业银行提供既符合其当前发展阶段又能支撑未来发展需求的数据管理平台系统。