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大數據應用

2019中國金融科技產業峰會丨建設銀行車春雷:企業級數據模型的設計和

11月1日,由中國信通院主辦的2019(第二屆)中國金融科技產業峰會進入了第二天分論壇環節。其中,分論壇六《金融業數據治理與應用》在當天下午隆重召開。該論壇由中國通信院云計算大數據研究所馬鵬瑋主持。

會上,中國建設銀行總行數據管理部數據集成管理處處長車春雷為與會者題為《企業級數據模型的設計和應用》的分享。

中國建設銀行總行數據管理部數據集成管理處處長車春雷

車春雷:建行對數據治理過程中,形成的數據模型是非常重要的抓手。今天我就結合這個話題談一下我們團隊在做數據模型工作七八年的過程中的一些思考和體會。

今天我演講的內容分四個方面:

1、企業數據模型的概念特征

2、企業數據模型的應用價值

3、企業數據模型的設計研發

4、體會

企業數據模型的概念

全面性:跨企業的各業務條線、職能部門的數據和信息需求。

整合性:企業中所有數據和規則只描述一次,并且有機銜接配合在一起,沒有冗余。

主體性:跨多個業務流程和應用系統,有共識的數據主題。

關鍵性:主要覆蓋對企業高效運作和決策制定需要的、至關重要的數據和信息需求。

企業本體論,是指導企業怎么做信息化,信息化是為企業工作做好支撐。

因為是企業級視角,都是從企業級視角看問題。內容是主題域模型、概念數據模型、邏輯數據模型。企業級數據模型從概念、特征來說有以上幾個方面。

EDM的價值之一:企業級數據全局視圖,易于溝通。

有了數據地圖以后,對整個企業有一個整體性認識。有這個全局視圖以后,和別人溝通時方便了,大家有了共同語言。

EDM的價值之二:企業級業務詞匯、數據標準。

有實體,有屬性,有清單,要做模型時可以看到這些內容實際上把企業所有關鍵業務概念都包含在里面,這些業務概念就是業務數據,把關鍵業務詞匯表放進來。數據取值、規則描述時,把需求放在里面。有企業級數據模型是把企業常用的業務詞匯表、術語表、數據標準包含在里面。常規數據標準是一行一行的,企業級數據模型中可以看到相互關系是什么,有很全局性的視角。

EDM的價值之三:界定信息系統數據范圍和可信數據源。

數據只是一列,有流程、有地點等等,實際上通過企業級數據模型只是整個業務模型的一部分,在做的過程中,要和流程、業務等對接,做對接時就很容易知道這個數據的流向,因為數據不是靜止的,是需要串接在一起的,所以通過企業級數據模型可以和流通、和系統做對接以后,知道哪一個系統里有什么數據,可以很容易確定這些數據對企業如何進行管控,企業做引用時,美國服務器租用,哪個數據是最可信的數據源。

EDM的價值之四:數據模型業務對象和規范模型。

我們要做標準,我們要做架構,做微服務。我們在做應用時,經常是面向對象的,現在還有一個很關鍵的概念:業務對象。做微服務時方便使用。

企業數據之間共享,企業數據要打通,打通過程中有一個模型,這是非常有意義的。

EDM的價值之五:企業級數據倉庫模型。

大數據,最核心的數據還是結構化數據,因為結構化的數據是礦石,礦石是可以管控的,放到數據倉庫里,有企業數據模型就可以很好地構建數據倉庫的模型。很多做企業數據模型的思路也都是來自于做數據倉庫的模型轉變出來的。

做企業級數據模型可以更好地服務這五個方面。

企業級數據模型設計方法

要向歷史、向經驗學習,把以前的經驗總結出來。比較有名的幾本書籍,1994年《設計模式》,把經驗、方式總結出來,大家去應用。在做的過程中,就有很好的行業模型借鑒去做,就可以快速把企業級數據模型構建起來。

站在巨人肩膀上,吸收前輩經驗知識。David先生寫了《數據模式》,非常好,把常用的模式經驗都總結了一遍,并且里面還有針對行業分別進行了介紹,站群服務器,他的書籍里都有針對于金融業的數據模型,大家可以拿來參考,這樣做模型會非常快。

企業級數據模型管控和敏捷研發

管控和敏捷研發是什么關系?如圖,我們開發很多工作不是一次性能說清楚的,都是交織在一起的。1、敏捷開發核心是相關人員組成一個團隊;2、把大的工作分解成小的任務。這個過程中,把大的事情分解成小事情去處理,就比較好處理;第二是協作多次迭代。

企業級數據模型的建設是迭代過程

需要相對穩定的協作數據模型團隊和變革管理流程,一個業界的參考模型作為基礎,從上到下和從下向上兩者的結合。

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