為了深入落實國家大數據戰略，推動大數據產業交流與合作，展示我國大數據產業最新發展成果，2019年6月4日至5日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦、大數據技術標準推進委員會承辦的2019大數據產業峰會在北京國際會議中心隆重舉辦。

會上，來自工業和信息化部的領導，我國眾多優秀大數據領域服務商、行業應用客戶、研究機構、地方大數據主管機構的領導和專家，將對大數據政策、產業、技術的現狀與趨勢等內容進行交流探討。

6月5日，在數據資產管理分論壇上，中國光大集團高級業務經理劉巍為我們帶來了《集團企業數據治理實踐經驗分享》。

各位下午好，我是來自于光大集團的劉巍，我從2008年開始在光大銀行從事數據標準工作，一路走過來，我做數據的工作有將近20年的歷史，應該是數據戰線上的一個老兵。我今天演講的題目是《集團企業數據治理實踐經驗分享》。

光大銀行上一路走過來，從數據標準開始到數據質量，再到數據模型，最后上升到數據資產管理的視角，不僅是我們對于數據認知不斷深化的過程，也是我個人在其中不斷學習的過程。

一、光大銀行數據治理歷程

大部分企業、銀行的數據治理工作都是從數據標準開始的，我們光大銀行從2006年開始就在做數據倉庫。在做數據倉庫過程當中，第一個遇到的問題就是數據標準的不統一，所以從2008年我們就開始做數據標準體系的建設，并同步建設數據字典，大家的歷程可能都差不多。做了四年數據標準以后，我們發現只有數據標準是不夠的，而且在整個數據標準的執行當中面臨了很多的問題。于是在2012年的時候，我們啟動了一個數據體系的規劃，把數據治理的組織架構，包括數據質量、數據安全與合規、元數據管理、數據治理體系和數據治理問責，并且按照規劃去推動實行。

在2013年到2015年之間，我們一直在圍繞數據質量以及整個數據治理做評價指數——也叫能力化指數的工作。從2016年和2017年之間，我們做了指標管理。到2016年底的時候，大數據的浪潮就撲面而來，正好我們第一個規劃期結束了，這時基于大數據的要求開展了大數據治理的工作。2018年的時候我們又啟動了數據安全、數據模型和數據應用，這主要是因為2018年5月份銀監會發布了數據治理的實踐指引，所以我們將數據應用納入到數據治理的范疇。

光大銀行的數據治理整個歷程就是上述這樣的，在這里頭我想給大家分享幾個關鍵點。

第一個關鍵點就是我們為什么從數據標準走到了數據的體系規劃和數據質量的轉折點。大家也知道在做數據標準時，建很多系統，要做標準的落地。我們落地的時候面臨了非常多的困難，找不到應用點，如果單純的為了數據標準的執行，說實話是一個非常傷筋動骨的事情。我有一個最經典的案例，當時做了一個證件類型的標準化執行，整整耗時一年，改了二十多個系統。這個效率是非常低的，這樣如何去推動數據標準的執行和落地，如何去推動整個數據治理的工作？當時銀監會出臺了相關指引和要求，同時我們自身也面臨很多標準質量的要求，借此我們構建了以提升數據質量為目標的整體數據治理的方案，往這個方向走。

第二個關鍵點是整個的數據質量和數據標注到數據模型的轉折，這個我估計大家也有共鳴。數據管理有很多的組件，包括數據質量、數據標準、元數據、數據安全、數據合規、數據架構和數據模型等等，都是管理，管理什么呢？大家肯定說管理數據，那數據是什么？這其實一直是縈繞在我心里的一個問題。我們如何去把數據給大家呈現出來？

2014年，我發表了一篇文章叫作《數據管理的核心對象》，把核心對象這個名詞提出來，我心里清楚得很，是數據模型。但因為當時我們整個數據架構與模型還在規劃處，沒在數據這一部分，所以其實當時并沒有提出“模型”這個詞。自從銀監會的指引出來以后，我們正式啟動了企業數據模型的項目，做數據資產的管理以及盤點的工作。所以我們整個歷程中也不斷地演變，不斷地推進，逐步地從標準開始，以解決數據質量為目標，走向了整體數據資產管理的方向。

在這個過程當中，我們一直秉承著一個思路，就是“以應用驅動，以用為先”。龐大的體系架構可能是需要花費大量的資源和人力投入，我們的數據治理之路就是在現有條件下，能夠去用我們的能力，一步步地前進。

企業級數據模型的框架