銀行數據治理的一些思考（不限于銀行 數據治理）

前言

股份制改革對我國銀行業來說只是一個開始，企業在風險管理、創造價值等方面還有很長的路要走。風險管理要求提供精準的數據模型、創造價值要求充分銀行數據資產，這是數據治理的外部推動因素。此外，隨著第三次工業革命的到來，銀行業也需要進入定制化時代，以更低的成本，生產多樣化的金融產品，從而滿足不同顧客的不同需求。對數據本身而言，業務發展加快了數據膨脹的速度，也帶來了數據不一致等問題，業務部門的頻繁增加和剝離同樣會對數據治理提出挑戰。這些日益復雜的內外因決定了我國銀行業對數據治理的超高標準要求，而目前對應的經驗能力卻稍顯薄弱。

數據治理不僅需要完善的保障機制，還需要理解具體的治理內容，比如我們的數據該怎么進行規范，元數據又該怎么來管理，每個過程需要哪些系統或者工具來進行配合呢？這些問題都是數據治理過程中最實際的問題，也是最復雜的問題，今天我們將從數據治理的各個核心領域來解答這些問題。

個人思考分享：

在此部分，文章中出現了一個關于大數據治理的總體架構圖：

從圖中看到，最多或最明顯的字眼應該是數據、自動、自助、智能這些，而從之前接觸的銀行來看，不管是以前的數倉叫法，還是現在的大數據平臺，其上的現有數據，均參差不齊、虛實兼有，且技術有段不統一，實現程度也各有欠缺，從未來銀行業務發展的角度來看，先進技術做支撐（必然是低成本的），業務主題及發展趨勢做導向，底層+中臺+應用構成三維一體，從半人工、到自動化、再到智能化，所有脫離了實際情況，大講全自助、全自動、智能化的都是假大空，華而不實，未來的產品或服務，均是要幫助銀行產生價值（短期或長期），但肯定是顯而易見的，并通過不斷迭代，進行優化和豐富，且可拆分、可組合，不受限與某一家供應商。

銀行數據治理核心領域

每個數據治理的領域都可作為一個獨立方向進行研究治理，目前總結的數據治理領域包括但不限于一下內容：數據標準、元數據、數據模型、數據分布、數據存儲、數據交換、數據生命周期管理、數據質量、數據安全以及數據共享服務。

同時各領域之間需要有機結合，如數據標準、元數據、數據質量等幾個領域相互協同和依賴。通過數據標準的管理，可以提升數據合法性、合規性，進一步提升數據質量，減少數據生產問題；在元數據管理的基礎上，可進行數據生命周期管理，有效控制在線數據規模，提高生產數據訪問效率，減少系統資源浪費；通過元數據和數據模型管理，將表、文件等數據資源按主題進行分類，可明確當事人、產品、協議等相關數據的主數據源歸屬、數據分布情況，有效實施數據分布的規劃和治理。

數據治理領域是隨著銀行業務發展而不斷變化的，領域之間的關系也需要不斷深入挖掘和分布，最終形成一個相互協同與驗證的領域網，全方位的提升數據治理成效。

個人思考分享：

元數據很關鍵，不僅僅針對當前源數據中的單元，還應看到未來源數據的維度和事實；其次，數據模型也講經歷幾個階段：單一維度匯總及簡單計算、多維度組合運算、大樣本統計算法分析、深度學習、自動化智能（自執行、自適應、自優化）、高級智慧模型，這是不可逆的趨勢，但需走好每一步，且要落到實處。

業務專家+先進技術的融合，隨著數據的積累，業務的不斷優化，仿生學模型也會不斷進化，從全人工、半人工到智能化、智慧化，未來會更好的沉淀為基礎設施，服務于人類和一切生命。

數據治理核心領域

1.數據模型

數據模型是數據治理中的重要部分，合適、合理、合規的數據模型，能夠有效提高數據的合理分布和使用，它包括概念模型、邏輯數據模型和物理數據模型，是數據治理的關鍵、重點。數據模型包含三個部分，數據結構、數據操作、數據約束。

數據結構。數據模型中的數據結構主要用來描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和數據約束都基本是建立在數據結構的之上的。不同的數據結構有不同的操作和約束。

數據操作。數據模型中的數據操作主要用來描述在相應的數據結構上的操作類型和操作方式。

數據約束。數據模型中的數據約束主要用來描述數據結構內數據間的語法、詞義聯系、他們之間的制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，以保證數據的正確、有效和相容。

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數據模型的發展，在未來的幾年，會蓬勃和繁盛，隨著大數據、云計算、人工智能等新興技術的不斷成熟，使得原來看起來很困難的事情，逐漸簡單：

在個人服務領域，

從消費、分期、信用、現金等貸款業務場景開始，再到理財、投資、財富管理等中間業務場景，從電商、社交、支付再到互聯網微博、微信等閉合生態，再到衣食住行用玩等方方面面的開放生態，圍繞個人的模型架構已初見端倪，且成為各大金融科技公司競相角逐的戰場，但同時衍生出了個人數據安全、隱私保護、授信授權等諸多問題，國家政策及監管層面的完善，行業的約束，場景的完善，會推動各個方面往前良性發展。

在企業服務領域，

國家開放了征信備案制度，涌現了一大批企業征信公司，開始采集、ETL、分析并對外提供查詢、報告、分析、預警等服務，從原來的采集各級工商公示平臺，到各個地區的誠信XX，再到各級政府的政務服務網，有實力的是通過直連API的方式，有技術的是通過網絡爬蟲，有營銷的則通過代理、分銷，進行原始數據加工后輸出，基本上保留了數據的原貌，但也不乏違背數據本真，進行收費形式的數據修改，打破了數據的重要屬性，基于企業的數據模型，特別是比較完善的企業群體，也已經產生了比較成型或成熟的模型，已服務于銀行金融業務，但普遍還是集中在集團公司、中型、大型企業，其覆蓋率和服務程度并不是很高。

在小微服務領域，

現在可能更適合稱之為普惠金融服務領域，國家自2008年就提出小微金融服務的理念，但到2019年至今，10多個年頭的發展，我們看到民生銀行的長期耕耘和成績，也看到了政策導向下不得不為的銀行布局，原因紛繁復雜，不做過多分析，但從數據模型來看，因數據采集難度大，成本高，分析和評判專業度要求高，且政策壓力大，客群風險高，收益小，造成作為業務服務主體的銀行在此領域發展并不順利，但從最近兩年的各方面情況來看，該領域必將成為未來銀行、金融科技公司、軟件外包公司的主戰場，不僅僅是因為我之前的工作經歷（在小微信貸領域七年多），而是市場時機已然成熟：

（1）數據多樣化及不斷完善，且是可得的，國家政府層面也在不斷開發數據

（2）小微企業中我們所關注的企業主（個人）、企業，數據采集、模型搭建、業務沉淀均已具備發展的條件

（3）國家在政策導向和業務發展上，均給予了很大的支持和扶持，甚至補貼，宏觀背景下是非常好的

（4）微眾銀行、網商銀行、百信銀行等由服務于小微企業的互聯網企業發起的民營銀行，立足于原閉合生態下，數據積累、技術支撐、模型優化也已逐漸成熟，且逐步進行對外輸出，行業的引導趨勢明顯

在未來的一段時間內，小微企業及服務也必將成為行業的重點，樂見其成，此為興國***的好事、大事，需要多方協作、努力!

2.元數據管理

元數據分為業務元數據、技術元數據和操作元數據，三者之間關系緊密。業務元數據指導技術元數據，技術元數據以業務元數據為參考進行設計，操作元數據為兩者的管理提供支撐。

業務元數據。業務元數據是定義和業務相關數據的信息，用于輔助定位、理解及訪問業務信息。業務元數據的范圍主要包括：業務指標、業務規則、數據質量規則、專業術語、數據標準、概念數據模型、實體/屬性、邏輯數據模型等。

技術元數據。它可以分成結構性技術元數據和關聯性技術元數據。結構性技術元數據提供了在信息技術的基礎架構中對數據的說明，如數據的存放位置、數據的存儲類型、數據的血緣關系等。關聯性技術元數據描述了數據之間的關聯和數據在信息技術環境之中的流轉情況。技術元數據的范圍主要包括：技術規則（計算/統計/轉換/匯總）、數據質量規則技術描述、字段、衍生字段、事實/維度、統計指標、表/視圖/文件/接口、報表/多維分析、數據庫/視圖組/文件組/接口組、源代碼/程序、系統、軟件、硬件等。技術元數據一般以已有的業務元數據作為參考設計的。

操作元數據。操作元數據主要指與元數據管理相關的組織、崗位、職責、流程，以及系統日常運行產生的操作數據。操作元數據管理的內容主要包括：與元數據管理相關的組織、崗位、職責、流程、項目、版本，以及系統生產運行中的操作記錄，如運行記錄、應用程序、運行作業。

個人思考分享：

作為業務端，我們更多的關注點在業務元數據，不僅僅是因為一直做業務應用的原因，更多的是業務是盈利部門，我們需要更多、更好的投入和支撐，在5年以上，一些中小型銀行，業務主要集中在存款、貸款等領域，現在開始出現多樣化發展，中間業務、投行等均逐漸形成、完善。個人認為，不管到何時，業務均要立足本質，不斷創新和發展，推陳出新，在產品、服務、模式、流程等方面，需要專業和有前瞻性的突破。

技術的發展，在最近幾年日新月異，分布式、微服務、容器、區塊鏈、人工智能等的發展成熟，正在反哺和推動業務的快速發展，以前我們常遇到的情況是，業務提出一個需求，技術反饋這個比較難，實現不了或很難實現，現在聽到比較多的是，可以實現或是只要你能講得清楚需求，就可以實現，所以有實力的銀行、科技公司都要吝嗇于先進技術的學習、引進、實踐，未來的技術迭代速度會更快，即使技術是成本部門，或隱性盈利部分，我們也希望能持續投入，培養人才、創新實踐。

操作風險，主要體現在人的身上，現在已出現自動化運維、無紙化、自動化流程，相信隨著流程的優化、標準化、簡化，操作風險或操作元數據的采集、整理會減少，甚至更簡單化。

3.數據標準

數據標準是銀行建立的一套符合自身實際，涵蓋定義、操作、應用多層次數據的標準化體系。它包括基礎標準和指標標準（或稱應用標準）。與數據治理其他核心領域具有一定的交叉，比如元數據標準、數據交換和傳輸標準、數據質量標準等。商業銀行的數據標準一般以業界的標準為基礎，如國家標準、監管機構（如國家統計局、中國人民銀行、工信部）制定的標準，結合商業銀行本身的實際情況對數據進行規范化，一般會包括格式、編碼規則、字典值等內容。良好的數據標準體系有助于商業銀行數據的共享、交互和應用，可以減少不同系統間數據轉換的工作。數據標準的主要由業務定義、技術定義和管理信息三部分構成。

數據標準的主體構成

業務定義。業務定義主要是明確標準所屬的業務主題以及標準的業務概念，包括業務使用上的規則以及標準的相關來源等。對于代碼類標準，還會進一步明確編碼規則以及相關的代碼內容，以達到定義統一、口徑統一、名稱統一、參照統一以及來源統一的目的，進而形成一套一致、規范、開放和共享的業務標準數據。

技術定義。技術定義是指描述數據類型、數據格式、數據長度以及來源系統等技術屬性，從而能夠對信息系統的建設和使用提供指導和約束。

管理信息。管理信息是指明確標準的所有者、管理人員、使用部門等內容，從而使數據標準的管理和維護工作有明確的責任主體，以保障數據標準能夠持續的進行更新和改進。

個人思考分享：

數據標準的制定必然是嚴謹的，但也應該是靈活的，嚴謹的是固化一些已成型或始終不變的核心內容，靈活的是業務的發展和技術的革新，必將帶來標準的挑戰，如果進行適應和調整，我們需要有靈活的態度，并進行階段性的革新，以達到螺旋式提升的目的。

4.數據質量管理

數據質量管理已經成為銀行數據治理的有機組成部分。高質量的數據是商業銀行進行分析決策、業務發展規劃的重要基礎，只有建立完整的數據質量體系，才能有效提升銀行數據整體質量，從而更好的為客戶服務，提供更為精準的決策分析數據。

制度和規范。從技術層面上，應該完整全面的定義數據質量的評估維度，包括完整性、時效性等，按照已定義的維度，在系統建設的各個階段都應該根據標準進行數據質量檢測和規范，及時進行治理，避免事后的清洗工作。

數據質量評價維度

明確相應的管理流程。數據質量問題會發生在各個階段，因此需要明確各個階段的數據質量管理流程。例如，在需求和設計階段就需要明確數據質量的規則定義，從而指導數據結構和程序邏輯的設計；在開發和測試階段則需要對前面提到的規則進行驗證，確保相應的規則能夠生效；最后在投產后要有相應的檢查，從而將數據質量問題盡可能消滅在萌芽狀態。數據質量管理措施，宜采用控制增量、消滅存量的策略，有效控制增量，不斷消除存量。

商業銀行數據質量管理流程

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在當前或未來的流程各個階段，我們會更加傾向于小而美、簡而快的方式進行作業，現在我們已經感受到像華為、阿里、騰訊等我們所向往的行業領軍企業，作為“黃埔軍校”不斷進行人才、技術、方法論、實踐的輸出，敏捷、精益、DevOps開始在各個公司接受和實踐，不管是數據質量，還是產品、服務質量，上述流程同樣適用，但需要明確的是，我們不是為了內部管理而建立流程，而是為了更好的服務客戶、服務市場，這才是pull的模式，而不是push。

5.數據生命周期管理

任何事物都具有一定的生命周期，數據也不例外。從數據的產生、加工、使用乃至消亡都應該有一個科學的管理辦法，將極少或者不再使用的數據從系統中剝離出來，并通過核實的存儲設備進行保留，不僅能夠提高系統的運行效率，更好的服務客戶，還能大幅度減少因為數據長期保存帶來的儲存成本。數據生命周期一般包含在線階段、歸檔階段（有時還會進一步劃分為在線歸檔階段和離線歸檔階段）、銷毀階段三大階段，管理內容包括建立合理的數據類別，針對不同類別的數據制定各個階段的保留時間、存儲介質、清理規則和方式、注意事項等。

數據生命周期中各參數間的關系

從上圖數據生命周期中各參數間的關系中我們可以了解到，數據生命周期管理可以使得高價值數據的查詢效率大幅提升，而且高價格的存儲介質的采購量也可以減少很多；但是隨著數據的使用程度的下降，數據被逐漸歸檔，查詢時間也慢慢的變長；最后隨著數據的使用頻率和價值基本沒有了之后，就可以逐漸銷毀了。

6. 數據分布和存儲

數據分布和存儲主要涵蓋了數據如何劃分和存儲，總行系統以及總分行數據如何分布，主數據及參考數據（也稱為副本數據或者輔數據）如何管理。只有對數據進行合理的分布和存儲，才能有效的提高數據的共享程度，才能盡可能的減少數據冗余帶來的存儲成本。

通常情況下，綜合數據規模、使用頻率、使用特性、服務時效等因素，從存儲體系角度，可以將商業銀行的數據存儲劃分為四類存儲區域，即交易型數據區、集成型數據區、分析型數據區、歷史型數據區。

1）交易型數據區。交易型數據區包括渠道接入、交互控制、業務處理、決策支持與管理等各類聯機應用數據；存儲客戶自助或與銀行操作人員在業務交互辦理過過程中產生的原始數據的存儲，包括業務處理數據，內部管理數據和一些外部數據，其存儲的是當前狀態數據。

2）集成型數據區。集成型數據區包括操作型數據（OLTP）和數據倉庫型數據（OLAP）。

3）分析型數據區。分析型數據主要是用于決策支持與管理的各類集市應用的數據。為了對業務執行情況進行深入分析，需要對原始數據進行進一步匯總統計分析，統計分析結果用于最終的決策展示，因此分析型數據區存儲了這些統計、分析模型結構的指標數據。

4）歷史數據區。這里存儲了所有近線應用、歸檔應用、外部審計數據平臺應用等的數據，主要滿足各種歷史數據歸檔后的數據保管和數據查詢服務。

數據存儲布局

個人思考分享：

云計算的興起，以及存儲硬件的升級和降價，可以讓我們有更低的成本和更便捷的工具進行數據分類、存儲，以前比較多的是同城災備，異地災備，現在的選擇性則更多，我們可以建立私有云，做資源池、全部虛擬化，或者混合云、專有云，云端的發展，讓我們更加聚焦于業務和客戶，數據脫敏、加密、多副本、分布式讓數據更加安全。

7.數據交換

數據交換是銀行進行數據交互和共享的基礎，合理的數據交換體系有助于銀行提高數據共享程度和數據流轉時效。一般商業銀行會對系統間數據的交換規則制定一些原則，比如對接口、文件的命名、內容進行明確，規范系統間、銀行系統與外部機構間的數據交換規則，指導數據交換工作有序進行。建立統一的數據交換系統，一方面可以提高數據共享的時效性，另一方面也可以精確掌握數據的流向。

個人思考分享：

數據交互和共享，不僅僅在銀行內部、銀行間，也廣泛存在于政府部門、企業間、地區間、行業間、國家間，之前看到吳翰清提到的一種思路，我還是很認同的，現在我們的做法是要打通信息孤島，把數據集中到一起，然后再共享，但是還是會存在數據延遲、缺失、片面等問題，其實解決問題的關鍵在于，怎么方便、高效、快速的進行交互和共享，吳翰清分享到，各個數據孤島只需要建立自己的智能交互終端，相當于傳送門一樣的設備，你需要什么，發出請求，智能終端來完成快速采集、集成、分享等操作，對現有系統或數據改動很小，各個數據源也可以完全關注于自己專注的部分，把數據做全、做深、做細，這大概類似于現在區塊鏈模式中的聯盟鏈、或者網格服務模式，但又不完全是，從長期發展來看，我更傾向于這種這種模式，既可以保證?數據的多樣化，又可以實現數據交互與共享，而且是專業的人在做專業的事，相互依賴、協作，又不相互干預和打擾。

8.數據安全

商業銀行的重要且敏感數據大部分集中在應用系統中，例如客戶的聯絡信息、資產信息等，如果不慎泄露，不僅給客戶帶來損失，也會給商業銀行帶來不利的聲譽影響，因此數據安全在數據管理和治理過程中是相當重要的。

數據存儲安全。包括物理安全、系統安全存儲數據的安全，主要通過安全硬件的采購來保障數據存儲安全。

數據傳輸安全。包括數據的加密和數據網絡安全控制，主要通過專業加密軟件廠商進行規范設計和安裝。

數據使用安全。需要加強從業務系統層面進行控制，防范非授權訪問和下載打印客戶數據信息；部署客戶端安全控制工具，建立完善的客戶端信息防泄漏機制，防范將客戶端上存儲的個人客戶信息非授權傳播；建立完善的數據安全管理體系，建立數據安全規范制度體系，組建數據安全管理組織機構，建立有效的數據安全審查機制；對于生產及研發測試過程中使用的各類敏感數據進行嚴密管理；嚴格與外單位合作中的個人客戶信息安全管理等。

個人思考分享：

從互聯網行業發生的幾起數據安全事件來看，人為操作、黑客入侵的比例比較高，隨著自動化、智能化的發展，人為操作風險?會越來越低或減少，黑客入侵的難度也會不斷加大，比如現在的數字簽名、智能合約、物理隔離、通道隔離等技術的應用，安全性會不斷提高，想要消除可能還需要很長的一段路要走，但我有一個設想：

未來的數據存放會遵從分布式或自保管的原則，但也會進行分布式或碎片化細分，但交互時，則會采用智能終端，例如，我們每個人的各維度數據，始終會存放在我們自己的存儲體（云盤、區塊鏈、數據中心）中，當某一場景下，需要使用時，使用方需要獲得我們的授權，通過生物或智能識別技術，得到我們的某部分數據塊授權指令（加密），通過授權指令訪問智能終端（手環、手機、身體），然后調取對應的數據塊，使用方在獲得數據塊后進行場景化處理，用后即焚，使用方獲得的僅僅是場景下分析處理后的信息，存儲在其自有的存儲體中，我們自己的存儲體中則會增加對應的場景使用信息。

此設想，個人覺得具備一定的可行性，但需要克服和解決的問題也有不少，軟件、硬件、加密、解密、存儲、傳輸、分析等等，未來是萬物互聯的時代，人作為其中的關鍵核心，也是最重要的一個連接體。

9.數據服務

數據的管理和治理是為了更好的利用數據，是數據應用的基礎。銀行應該以數據為根本，以業務為導向，通過對大數據的集中、整合、挖掘和共享，實現對多樣化、海量數據的快速處理及價值挖掘，利用大數據技術支持產品快速創新，提升以客戶為中心的精準營銷和差異化客戶服務能力，增強風險防控實時性、前瞻性和系統性，推動業務管理向信息化、精細化轉型，全面支持信息化銀行的建設。

建立結構化數據處理分析平臺。數據倉庫建設能夠實現企業異構數據的集成，企業按照分析主題重組數據，建立面向全行的一致的信息視圖。下圖是一個典型的銀行數據倉庫服務體系：

銀行典型的數據倉庫服務體系

數據資產視圖。在建立了數據倉庫之后，需要建立統一的分析和可視化平臺，解決數據在哪里，數據怎么用的問題。一個典型的應用是建立全行統一客戶視圖，包含客戶信息統一視圖、客戶信息風險視圖和網點業績視圖。

數據資產視圖示例

個人思考分享：

銀行的數據服務當前還是停留在內部的使用上，未來會進一步延伸至同行、外部、這是層次上，深度上來看，數據的服務，是為了支撐業務或應用，但我們可以全面來看，數據服務應該經歷的階段包括原始數據呈現（列表、圖形）、數據分析呈現（以圖形為主，簡稱BI）、數據中臺的API、數據模型（嵌入或API）……，我們未來應該關注的更多要在高附加值的數據服務上，這需要業務、技術、模型等多方面專家的投入，但只要不斷發展，我們所暢想的未來才會實現。

數據治理的展望

數據治理不是一個臨時性的運動，從銀行業務發展、數據治理意識形成、數據治理體系運行的角度，需要一個長效機制來進行保證。?在大數據時代，經過數據治理的銀行數據可以發揮更大的作用。

1.利用大數據挖掘技術分析各類海量信息，發現市場熱點與需求，實現產品創新服務

可以將大數據應用到產品生命周期，深入挖掘客戶需求，把握客戶痛點，推動產品創新。利用大數據技術對社交網絡信息、在線客戶評論、博客、呼叫中心服務工單、用戶體驗反饋等信息進行深度挖掘和分析，充分洞察客戶，分析客戶的情緒，了解客戶對產品的想法，獲知客戶需求的變化趨勢，從而對現有產品進行及時的調整和創新，事情貼近客戶的生活場景和使用習慣。

基于大數據創新產品評價方法，為產品創新提供數據支撐。通過大數據分析，改變目前以規模、總量為主的業務評價方式，建立一整套完整的以質量、結構為主的全新的評價方式，以引導全行真正追求有質量、有效益的發展。

2.加強內外部信息聯動，重點利用外部信息提升銀行風險防控能力

進一步加強與稅務、海關、法院、電力部門、水務部門、房產交易登記中心、環保部門以及第三方合作機構的數據互聯共享，有效拓寬信息來源渠道，深度挖掘整合系統內外客戶信息、關聯關系、交易行為、交易習慣、上下游交易對手、資金周轉頻率等數據信息，利用大數據技術查找與分析不同數據變量間的關聯關系，并建立相應的決策模型，提升銀行風險防控能力。

在信用風險方面，可以結合外部數據，完善信用風險防范體系，基于可視化分析有效防控信用風險的傳導。引入大數據理念和技術，統一信用風險模型管理，構建覆蓋信用風險訓練、模型管理、日常預警、評分評級、客戶信用視圖以及業務聯動控制的信貸大數據平臺，建立多維度、全方位的縫隙愛你預警體系。

在市場風險方面，基于市場信息有效預測市場變動，基于大數據處理技術提升海量金融數據交易的定價能力，構建定價估值引擎批量網格計算服務模式，支持對海量交易的實時定價，有效提升銀行風險管控與定價能力，為金融市場業務的發展提供有力支撐。

在操作風險方面，依托大數據信息整合優勢，有效防控操作風險。通過可視化技術，從業務網數據中發現識別風險線索，實現由“風險監控”向“業務監控”模式轉變，提升風險的提前預警能力。加強跨專業風險監控模型的研發，通過由點帶線、由線及面的矩陣式關聯監控，提前識別風險交織趨勢，防范風險傳染。

3.利用大數據技術提升經營管理水平，優化業務流程，實現精細化經營決策

在經營決策方面，通過外部數據的補充和整理，實現經營分析外延的拓展，從市場和經營環境的高度分析各級機構的發展方向、競爭壓力，制定更合理、更有效的經營策略。同時，應用大數據可視化技術，實現復雜分析過程和分析要素向用戶的有效傳遞，增強分析結果說服力和指導性，向經營人員提供有力的信息支撐。

在資源配置方面，依托大數據采集和計算能力，提升測算的敏感性和有效性，加強財務預測的可靠性和有效性，為總體資源配置提供更好的信息支撐，實現對具體資源配置的動態管理。

在過程改進方面，優化業務流程，對交易、日志的專業挖掘，探索當前業務處理流程節點的瓶頸，尋求最有的解決方案。比如通過分析客戶從排隊到等候完成全部交易的流程合理性，提出過程改進方法，提升網點整體運營效率和客戶體驗。

在運維保障方面，基于流數據處理技術，搭建準實時的應用交易級監控平臺，實現交易運行情況的即時監控，保障業務運行穩定高效。

個人思考分享：

數據治理和大數據平臺的建設，是銀行、企業、個人、政府、國家等方方面面都需要參與的工程，我們可以把它認為是社會的基礎設施或工程，未來的社會體系中，必將是最根本和重要的一層，先從銀行等金融行業入手，再延伸至其他關鍵領域，進而到全領域的全面層次。

以上，均為個人整理，其中個人思考分享，全部基于從業經歷和行業發展思考，如有不當之處，還望各位批評指正，共同學習、交流！

大數據

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