二論數據驅動型銀行的構建：數據資產管理（二）

在《數據驅動型銀行的第一本秘籍出現了……》一文中，小編就數據資產管理第一個問題，數據從哪裡來做了探討，本文將針對後續的幾個問題，繼續探討：

（二）數據流動管理

數據是採集進來就能用的嗎？這個問題也不難回答，當然是能用，但是不一定好用，大數據追求的是多維的數據，單一的數據並不能釋放多少數據價值，核心是數據的整合應用，因此，數據從源頭到最終的整合應用，必然是需要一個過程，需要經過一系列環節和節點，因此，數據流動管理是數據資產管理的第二個重要的命題。

從數據的流動來看，數據從數據源產生，一般來說就是業務源系統的概念，按照一般商業銀行的技術架構要求，業務系統的數據要流到數據倉庫，再從數據倉庫向其他業務系統提供應用數據，業務系統使用數據倉庫的數據後會再產生一些新的數據流到倉庫中去，也就是說數據是在銀行各個系統之間流動的，數據並不是到了倉庫就終止了。

從數據的變化來看，業務源系統產生的第一手數據經過流動後會衍生出很多新的數據，比如說，為了更高效的利用數據，源數據到了倉庫後，一般會被整合，整合後的數據被其他業務源系統調用後又會形成新的數據，在數據流動的過程中，數據會產生多次的變化。

由於數據流動環節多、變化也多，因此，如何保證數據口徑的一致性、數據的完整性，就成了數據流動管理的重要內容。

首先，要定義全覆蓋的數據標準。統一欄位名定義規範，避免出現重複命名的問題；要定義清楚欄位對應的業務涵義，要定義清楚各系統之間的數據介面標準。

第二，要建立可追溯、易查詢的數據流動地圖。要建立端到端的數據映射，也就是從最終端到最原始端的數據映射，比如，一個欄位，歷經多次流動，在每次流動中都衍生出了新的欄位，新的欄位又衍生出了更新的欄位，這中間，需要建立每個環節的衍生映射。需要能夠實現數據的可追溯，這樣才能在數據口徑出現問題的時候，可以逐本溯源。

第三，要建立數據流動全鏈路的質量驗證機制。數據從一個環節流動到下一個環節，接收端要建立自動化的驗證機制，一是要與數據的流出端自動驗證數據的完整性，包括數據的記錄數、欄位數；二是要驗證數據內容的一致性，採用關鍵欄位匹配驗證，保證一致性；三是要建立多層級、多渠道的及時報警機制，當驗證發現問題的時候，要立即通過簡訊、郵件等方式發送相關責任人，同時，建立驗證程序的驗證機制，對驗證程序本身進行檢核，自動檢查驗證日誌，避免出現驗證程序未及時報警的問題；三是要建立人工定期檢核的機制。

第四，要建立數據流動安全管理機制。數據流動環節越多，對數據安全管理的要求就越高。一是要實現對數據流動的全流程做到可及時、動態、自動監測；二是要定期檢查、優化監測模型。

第五，要建立數據快速彌合機制。當發現數據流動環節中出現數據丟失或者數據傳輸出錯的情況，要能夠及時的彌合數據問題。在大數據時代，對於問題處理的及時性提出了更高的要求。因此，在數據流動問題處理流程中，要減少條條框框的規章制度，降低人為設置的交易成本。

（三）數據的使用管理

要做好數據的使用管理，我們需要定義清楚數據的使用對象是誰，對銀行來說，數據的使用者一般包括工程師、數據分析師、業務分析人員、業務人員、管理人員、客戶，使用者很多，出於數據的安全性要求及使用需求的差異，因此，要針對不同的角色、不同的需求進行針對性的管理。

一是工程師的使用管理。工程師主要指的是系統開發及維護人員，對於這類人員應該根據工程師所負責的系統進行管理，對於和其系統開發、維護相關的數據都可以而且也必須予以開放，對於與其開發或者維護工作無關的數據予以屏蔽。

二是數據分析師的使用管理。數據分析師是數據價值的挖掘者，是基於數據驅動業務創新的關鍵用戶，對這類用戶，不論其所屬機構層級、部門，都應該可以使用全部的數據，只有讓數據價值的創造者能夠清晰的看到全量的數據維度，才更能激發其創新思維。除了數據開放以外，還要儘可能的向分析師提供多種分析工具。

三是業務分析人員的使用管理。業務分析人員主要是從業務視角對業務數據進行一定的統計分析，需要開放其所在業務領域業務分析相關的數據，而且要提供可視化的靈活報表或者數據下載的方式，供其使用。

四是業務人員的使用管理。具體的業務人員使用的數據可能包括分析報告、營銷清單、風險名單等數據成果，這類數據的使用需要在數據交付渠道上進行嚴格的安全性管理，避免出現數據泄露。

五是管理人員的使用管理。對於管理人員要按照不同層級的管理人員提供可視化的數據決策支持平台，通過提供各類數據圖表，支持管理人員開展業務決策，同時，數據圖表要支持靈活鑽取、多維組合、快速生成。

六是客戶的使用管理。客戶對數據的使用主要體現在查詢自身註冊、交易等方面的信息，由於涉及客戶體驗，在管理上，要在保證數據安全的前提下，儘可能的保障高速響應、界面友好、異議快速處理、及時糾錯。

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