数据和生命周期管理原则和策略
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2.有效性：信息准确度高、 理解上不存在歧义。
3.一致性：做到“五统 一”。
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4.规范性：制度规范、流 程控制、系统管理等。
5.开放性：行内标准与国家 标准、国际标准可翻译、可 对照。
6.共享性：标准化信息在 工行内共享使用。
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化建设原则
n 工行从2010年开始启动工行信息标准化工程，目标是建立 “定义统一、口径统一、名称统一、来源统一、参照统一” 的工行信息标准，使各个应用系统内部、及系统间的数据交 互能够遵循相同的数据标准，从而显著降低信息使用成本， 增强信息的一致性、标准性、权威性和共享性。
n 目前已建立700多项基础信息标准，900多项指标标准。
n 客户信息、交易信息主要从对客和自营业务系统收集，包括存贷 结算基本业务、银行卡业务、代理与投资业务、金融市场业务、 信贷管理与单证业务、托管业务、投行业务等系统。
n 管理信息主要从内部管理系统收集，包括资讯平台、制度园地、 人力资源管理、分支机构管理、办公管理等系统。
n 外部信息主要包括监管机构提供的信息（如征信信息、风险提示 信息等）、行业信息、外部报价信息等。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 指标模型层
p 指标模型层主要包括指标和模型两部分
p 指标部分目前主要建立了面向绩效的全行指标库，包含总行、分行的 指标需求，支持分行自行定制分行特色指标。
•全行指标库
•全行指标
•衍生类 •模型类
•手工类
• 科目定制类
•基础类
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 数据基础层（建立数据仓库和数据集市）
p 为了对客户行为和业务管理进行科学分析和预测，需要建立集 合各类业务数据为一体的数据仓库，进行面向各类主题的数据 统计和挖掘分析，为市场营销和管理决策提供科学依据。
p 工商银行在2002年完成数据大集中之后，就已经意识到数据对 于银行经营管理的重要作用，在姜建清董事长等行领导的关心 指导下，开始着手数据仓库建设工作。10来年，工商银行数据 仓库建设稳扎稳打，已成为各类业务数据集中存储的重要载体 和关键基础平台。
数据和生命周期管理原 则和策略
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2020/11/21
数据和生命周期管理原则和策略
目录
•一、工行数据管理的总体情况 •二、数据生命周期管理理论与方 法 •三、工行数据生命周期管理实践
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 工行数据管理的指导思想
指导思想
•分行特色指标
➢分行定性指标、同业指标 ➢基于总行基础指标进行衍生 ➢基于科目定制分行指标 ➢分行客户归属规则、网银业绩归属规则
•衍生类
•手工类
• 科目定制类
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 指标模型层（模型部分）
p 模型是实现各类共用指标成熟的计算方法，主要用来规范和统 一各类指标的计算，达到方法共享和提高数据一致性的目的。
p 为满足日常经营管理，提供了以固定报表为主的综合报表统计 平台。
p 为便于突发性和临时查询需要，提供了基于数据仓库的灵活查 询功能。
p 为规范对外数据报送，建立了统一的对外数据报送平台。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化管理
p 工行信息标准化工程
p 目前已经实现的模型包括如下内容： n 客户评价模型 n 产品定价模型 n 绩效评估模型 n 风险计量模型 n 财务预算模型 n 。。。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 管理操作层
p 主要面向客户服务和内部经营管理，包括客户营销、资本管理 、资产与负债管理、信用风险管理、操作风险管理、市场风险 管理、绩效考核管理、内部审计与合规管理等。管理操作层的 基础数据主要来自各个业务系统，有些统计指标类数据是经数 据仓库加工提供。
构建合理的数据管理组织架构和数据架构体系，做好数据 治理，促进各应用系统信息高度共享，充分发挥数据价值， 为经营决策提供科学依据
做好信息标准化管理，提高数据有效性、一致性和规范性 做好数据质量管理，确保数据的准确性 做好数据生命周期管理，实现数据从产生到销毁的全过程
规范化管理 做好信息安全管理，确保信息不被泄露
•
•绩效等经营 管理系统
•营销等业务 管理系统
•资本管理、 操作风险管 理等风险管
理系统
•灵活查询
•信息展现
用
•客户经理
户
统
一
•各级管理人员
操
作
界
面
•高级分析用户 •（灵活查询）
•（数据挖掘）
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 数据采集层
p 采集的数据主要包括客户信息、交易信息、管理信息和外部信 息，这些信息有些是客户和行内人员手工录入，有些是从外部 批量导入。。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况 l 构建了分层的数据架构体系
•数据采集层
•数据集成层
•指标模型层
•交易信息 •客户信息 •管理信息 •外部信息
•风险集市
•绩效考核
•数据仓库
•客户关系管理
•数据指标 •模型
•信ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ获取
•信息整合 •信息反馈及应用
•信息加工
•管理操作层
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化建设总体目标
总体目标：通过统一信息标准制定、发布使用、制度约束、 系统控制等手段，实现工行信息的完整性、有效性、一致性、规 范性、开放性和共享性管理，提高工行信息化水平。
1.完整性：涵盖客户、机 构、产品、帐户等银行全 部重要信息
5 参照统一 •工行标准和行外各类标准的衔接应建立明确的对应关 系
p 信息标准化是“统一语言、统一计量”的过程，遵循“五统一 ”原则
•1 • 定义统一 •同一信息项的业务含义和所适用的业务场景保持一致
2 • 口径统一 •对于有数量表达的信息标准，计算口径必须要统一
3 • 名称统一 •各信息项应该采用统一规范的命名
4 • 来源统一 •对于已经标准化的数据，其来源应该有且只有一个
3.一致性：做到“五统 一”。
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4.规范性：制度规范、流 程控制、系统管理等。
5.开放性：行内标准与国家 标准、国际标准可翻译、可 对照。
6.共享性：标准化信息在 工行内共享使用。
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化建设原则
n 工行从2010年开始启动工行信息标准化工程，目标是建立 “定义统一、口径统一、名称统一、来源统一、参照统一” 的工行信息标准，使各个应用系统内部、及系统间的数据交 互能够遵循相同的数据标准，从而显著降低信息使用成本， 增强信息的一致性、标准性、权威性和共享性。
n 目前已建立700多项基础信息标准，900多项指标标准。
n 客户信息、交易信息主要从对客和自营业务系统收集，包括存贷 结算基本业务、银行卡业务、代理与投资业务、金融市场业务、 信贷管理与单证业务、托管业务、投行业务等系统。
n 管理信息主要从内部管理系统收集，包括资讯平台、制度园地、 人力资源管理、分支机构管理、办公管理等系统。
n 外部信息主要包括监管机构提供的信息（如征信信息、风险提示 信息等）、行业信息、外部报价信息等。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 指标模型层
p 指标模型层主要包括指标和模型两部分
p 指标部分目前主要建立了面向绩效的全行指标库，包含总行、分行的 指标需求，支持分行自行定制分行特色指标。
•全行指标库
•全行指标
•衍生类 •模型类
•手工类
• 科目定制类
•基础类
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 数据基础层（建立数据仓库和数据集市）
p 为了对客户行为和业务管理进行科学分析和预测，需要建立集 合各类业务数据为一体的数据仓库，进行面向各类主题的数据 统计和挖掘分析，为市场营销和管理决策提供科学依据。
p 工商银行在2002年完成数据大集中之后，就已经意识到数据对 于银行经营管理的重要作用，在姜建清董事长等行领导的关心 指导下，开始着手数据仓库建设工作。10来年，工商银行数据 仓库建设稳扎稳打，已成为各类业务数据集中存储的重要载体 和关键基础平台。
数据和生命周期管理原 则和策略
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2020/11/21
数据和生命周期管理原则和策略
目录
•一、工行数据管理的总体情况 •二、数据生命周期管理理论与方 法 •三、工行数据生命周期管理实践
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 工行数据管理的指导思想
指导思想
•分行特色指标
➢分行定性指标、同业指标 ➢基于总行基础指标进行衍生 ➢基于科目定制分行指标 ➢分行客户归属规则、网银业绩归属规则
•衍生类
•手工类
• 科目定制类
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 指标模型层（模型部分）
p 模型是实现各类共用指标成熟的计算方法，主要用来规范和统 一各类指标的计算，达到方法共享和提高数据一致性的目的。
p 为满足日常经营管理，提供了以固定报表为主的综合报表统计 平台。
p 为便于突发性和临时查询需要，提供了基于数据仓库的灵活查 询功能。
p 为规范对外数据报送，建立了统一的对外数据报送平台。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化管理
p 工行信息标准化工程
p 目前已经实现的模型包括如下内容： n 客户评价模型 n 产品定价模型 n 绩效评估模型 n 风险计量模型 n 财务预算模型 n 。。。
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 管理操作层
p 主要面向客户服务和内部经营管理，包括客户营销、资本管理 、资产与负债管理、信用风险管理、操作风险管理、市场风险 管理、绩效考核管理、内部审计与合规管理等。管理操作层的 基础数据主要来自各个业务系统，有些统计指标类数据是经数 据仓库加工提供。
构建合理的数据管理组织架构和数据架构体系，做好数据 治理，促进各应用系统信息高度共享，充分发挥数据价值， 为经营决策提供科学依据
做好信息标准化管理，提高数据有效性、一致性和规范性 做好数据质量管理，确保数据的准确性 做好数据生命周期管理，实现数据从产生到销毁的全过程
规范化管理 做好信息安全管理，确保信息不被泄露
•
•绩效等经营 管理系统
•营销等业务 管理系统
•资本管理、 操作风险管 理等风险管
理系统
•灵活查询
•信息展现
用
•客户经理
户
统
一
•各级管理人员
操
作
界
面
•高级分析用户 •（灵活查询）
•（数据挖掘）
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 数据采集层
p 采集的数据主要包括客户信息、交易信息、管理信息和外部信 息，这些信息有些是客户和行内人员手工录入，有些是从外部 批量导入。。
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况 l 构建了分层的数据架构体系
•数据采集层
•数据集成层
•指标模型层
•交易信息 •客户信息 •管理信息 •外部信息
•风险集市
•绩效考核
•数据仓库
•客户关系管理
•数据指标 •模型
•信ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ获取
•信息整合 •信息反馈及应用
•信息加工
•管理操作层
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数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化建设总体目标
总体目标：通过统一信息标准制定、发布使用、制度约束、 系统控制等手段，实现工行信息的完整性、有效性、一致性、规 范性、开放性和共享性管理，提高工行信息化水平。
1.完整性：涵盖客户、机 构、产品、帐户等银行全 部重要信息
5 参照统一 •工行标准和行外各类标准的衔接应建立明确的对应关 系
p 信息标准化是“统一语言、统一计量”的过程，遵循“五统一 ”原则
•1 • 定义统一 •同一信息项的业务含义和所适用的业务场景保持一致
2 • 口径统一 •对于有数量表达的信息标准，计算口径必须要统一
3 • 名称统一 •各信息项应该采用统一规范的命名
4 • 来源统一 •对于已经标准化的数据，其来源应该有且只有一个