银行数据中心应用平台建设方案
银行分行数据中心项目工程实施方案
银行分行数据中心项目工程实施方案银行分行数据中心项目工程实施方案第1章项目概况1.1 项目背景某银行某分行为满足业务需求，将根据模块化的、分层的、分级的现代数据中心设计理念，构建一个满足可扩展性、灵活性和高可用性的网络基础架构，实现对分行各业务系统提供统一的基础设施服务支持的目标。
1.2 项目目标随着数据大集中的完成，分行业务处理模式将发生根本性变化，由先前的业务处理发生在分行本地演变成所有核心业务均上送总行统一处理。
另一方面全行各类信息业务平台、管理平台的不断投入使用，带来明显的网络交易压力，对网络带宽、稳定性和安全性提出了更高要求。
同时，由于网络设备持续运行，年久老化，面临较重的运行压力。
今后拟对分行网络系统进行一次升级改造，确保网络处理能力满足未来发展需要，真正实现业务处理和信息管理的高速运行。
根据当前成熟的网络技术并结合网络技术将来的发展趋势，分行网络系统改造目标是建成一个高性能、高可靠性、安全冗余、可扩展的网络安全通信平台。
网络改造具体涉及到以下几点：1.网络设备更换或升级分行网络自建成运行以来，已经连续运转八年，网络设备已出现不同程度的老化，部分设备性能已严重落后于现有同等网络产品，甚至部分产品已停产或淘汰，为保证分行网络的安全运转，优化分行网络性能，预防网络故障的发生，对分行老旧网络设备进行更换或升级。
同时，网络改造必须采用国际通用的标准，在网络模式、设备的选择、线路的选择、实施和管理等各个环节上都采用现行国际标准和行业标准，以方便以后对网络的升级、更新和维护；充分考虑各个网络产品(软件、硬件)的兼容性，网络设备的冗余性；所有网络设备必须支持IPV6，满足下一代数据通信网络的需要。
2.千兆网络建设随着数据大集中项目的实施，以及各种新业务系统的上线，网络系统资源的占用越来越大，提高业务处理的速度和质量，成为分行网络建设的重点。
鉴于分行现有的百兆网络面临的业务压力，必须提升网络带宽，对分行核心网络设备实现千兆光纤互联，保证网络的快速处理能力，并实现核心应用服务器的千兆连接。
智慧银行云双活数据中心整体建设方案
根据数据中心业务特点和运维需求，制定合适的监控指标，包括基 础设施、应用系统、网络安全等方面的指标。
数据采集与存储
采用高效的数据采集技术和存储方案，确保监控数据的准确性和实 时性。
故障诊断与排除流程优化
故障诊断方法
结合监控数据和故障现象 ，采用多种故障诊断方法 ，快速定位故障原因。
故障排除流程
智慧银行云双活数据中心整 体建设方案
汇报人：xxx
汇报时间：2024-03-06
目录
• 项目背景与目标 • 总体架构设计 • 基础设施搭建与资源整合 • 业务连续性保障措施 • 安全管理策略实施 • 运维管理体系建设 • 总结回顾与未来展望
01
项目背景与目标
智慧银行发展趋势
01
数字化转型
智慧银行正通过数字化转型提 升服务质量和效率，以满足客
管理。
虚拟化技术应用
采用成熟的虚拟化技术，如 VMware、KVM等，实现服务器 虚拟化、桌面虚拟化等应用场景， 提高资源利用率和管理效率。
高性能计算支持
针对高性能计算需求，提供GPU虚 拟化、FPGA虚拟化等技术支持，满 足科学计算、图形处理等高性能应 用场景。
存储资源池化及虚拟化技术应用
存储资源池化
运维流程优化
根据实际运维经验和反馈，不断优化运维流程和管理制度，提升 运维管理水平。
07
总结回顾与未来展望
项目成果总结回顾
成功构建智慧银行云双活数据中心
完成了双活数据中心的基础架构建设，实现了业务系统的双活部署，大幅提升了银行业务 的连续性和灾备能力。
优化资源配置，提高资源利用率
通过云计算技术，实现了计算、存储、网络等资源的池化管理和动态调配，提高了资源的 利用率和管理效率。
商业银行数据应用方案
商业银行数据应用方案随着金融科技的不断发展，金融科技的发展方向已经从功能型应用向数据型应用转变，各家商业银行都在研发数据平台，并在不断探索中提高数据应用能力。
本文设计的这套数据应用平台基于目前主流的架构，包括业务场景梳理、数据清洗、指标库、建模平台、决策引擎、应用落地、跟踪反馈七大模块，七大模块在运行中形成闭环，不断迭代，旨在制定统一数据应用标准、实现银行自主建模、提升银行各部门数据应用能力，具体如下：业务场景是利用思维导图梳理全行数据应用的框架，清晰展示商业银行各业务场景的明细，能帮助商业银行更加明确的规划数据应用的计划。
组织各部门的业务人员，整理所在部门的业务场景，整合全行的业务场景标准，包括渠道、信贷、个人财富、后台等业务场景.整理完全行的业务场景后，可整理单部门或具体一类业务场景的所用策略.数据清洗是数据应用的基础，也是数据治理的重要组成部分，是保证数据质量的基础性工作。
可将征信、流水、尽调表、客户信息等重要业务数据表清洗一遍，梳理全行的数据质量。
数据清洗内容主要包括（数据清洗具体流程后续会单独介绍）：完整性：即每张表的字段是否全部入数据平台，每张表的字段是够齐全；准确性：即每张表、字段的有效数据、空数据和异常数据的占比；时效性：即每张表的数据是否及时入仓；匹配率：即目标样本的数据匹配率是否达到要求。
将数据清洗的结果常态化，定期发布清洗报告，跟踪数据变化情况，为数据使用部门提供参考。
商业银行可建设全行统一的指标库，向行内提供口径统一的指标，可用于业务规则、模型、标签等应用场景，在各部门持续使用中优化指标库，最终建成一套完整、稳定、适用性高的指标库，指标库包括征信、流水、存贷款日均、调查表、客户信息等维度。
以个人征信指标为例，包括个人信息、贷款信息、信用卡信息、逾期记录、担保记录、申请记录等维度.四、建模平台目前市面上已经有较成熟的自动化建模平台，能满足业务人员自主建模需求，自主建模可提升商业银行建模能力，将模型核心内容掌握在自己手里。
银行双活数据中心建设方案
银行双活数据中心建设方案目录1数据中心现状 (1)2项目规划 (1)数据中心改造方案 (1)2.1业务互联网接入区域高可用设计 (1)2.2业务互联网接入区域双活设计 (2)2.3业务区高可用设计 (4)2.4业务区综合前置区域基于IP的双活设计 (5)2.5业务区OA区域基于IP的双活设计 (6)2.6测试区域应用高可用设计 (8)2.7项目利旧设备调换说明 (8)3实施计划 (9)3.1互联网接入区F5LC替换说明 (9)3.2互联网接入区F5LC替换业务影响 (9)3.3应用区F5LTM替换说明 (10)3.4应用区F5LTM替换业务影响 (10)1数据中心现状目前有番禺生产机房和柯子岭灾备机房，两个数据中心采用裸纤DWDM互联。
数据中心按其所部署业务属性不同，划分为外网网银区、内网综合前置区、内网OA区以及负责办公用户上网的互联网接入区。
2项目规划为提升数据中心IT资源利用效率，同时保障业务灾难时的平滑切换，计划将两中心建设为双活数据中心，并对原机房中部署的F5设备进行升级。
数据中心改造方案2.1业务互联网接入区域高可用设计•网银区域高可用包括了接入互联网链路的高可用和Web/App应用的高可用。
•在链路高可用上采用F5互联网融合解决方案，通过部署F5 BR-4000S，实现链路负载均衡、多数据中心负载均衡、DNS server、DDOS防护、数据中心防火墙等诸多L4-L7 Services，解决了传统架构中的“糖葫芦串”的复杂部署，简化了网络架构，降低了后期的运维管理成本。
在番禺生产机房部署2台BR-4000s，通过Scale N+M集群保证网银出口的高可靠性；•互联网出口处F5实现的DDOS防护功能有效保护了外网DNS系统的安全；•将外网DNS迁移部署到F5设备上，为广州农商银行实现了高性能的智能DNS系统；•在应用高可用方面，Web层使用LTM4000s，App层使用LTM2000s，实现对应用的负载均衡、SSL Offload、健康检查和会话保持等功能。
商业银行数据中心网络建设方案
商业银行数据中心网络建设方案目录1、数据中心建设分析 (3)1.1 背景 (3)1.2 建设重点 (3)2、数据中心网络系统设计原则 (4)2.1可靠性和可用性 (4)2.2可扩展性 (5)2.3灵活性 (5)2.4高性能 (5)3、数据中心分区设计思想 (5)3.1 区域划分 (5)3.2分区设计的优点 (6)4、数据中心架构设计 (6)4.1设计概述 (6)4.1.1 VLAN规划 (8)4.1.2 路由设计 (8)4.2核心交换区设计 (8)4.2.1 具体设计 (8)4.2.2 VLAN划分 (8)4.2.3 路由规划 (9)4.3生产前置区规划 (10)4.3.1拓扑 (10)4.3.2 VLAN规划 (10)4.3.3 路由规划 (10)4.4 广域网接入区规划（分行接入） (11)4.5.1 路由规划 (13)4.6 QoS设计 (13)4.6.1 QoS设计原则 (13)4.6.2 QoS服务模型选择 (14)4.6.3 QoS规划 (15)4.7 ARP攻击防御 (17)4.7.1 ARP攻击原理 (17)4.7.2 ARP攻击的类型 (17)4.7.3 ARP攻击解决方案 (20)4.7.4 其他技术 (27)5、数据中心管理 (28)5.1数据中心管理设计原则 (28)5.2网络管理 (29)5.3网络监控 (31)6、产品与关键技术 (33)6.1 万兆以太网与100G平台技术的考虑 (33)6.1.1以太网发展进入100G时代 (33)6.1.2服务器万兆互联成为主流趋势 (34)6.1.3核心交换机的价格升级至100G (35)6.2 IRF虚拟化技术 (36)6.2.1技术优点 (36)6.2.2典型组网应用 (37)1、数据中心建设分析1.1 背景当前，国内四大国有商业银行、城市商业银行、邮政储蓄银行、农村信用社、证券等金融机构都在进行数据大集中之后的IT建设，而数据中心和灾备中心的建设是其中建设的重点。
H3C银行数据中心解决方案[1]
![H3C银行数据中心解决方案[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/8d10d467b84ae45c3b358c0a.png)
H3C银行数据中心解决方案1 数据中心建设面临的挑战随着国内银行信息化发展的推进，从上世纪八、九十年代开始的会计电算化、电子联行到近几年的数据大集中，揭开了银行数据中心建设的序幕。
伴随着数据集中的IT集约化、精细化转变，以及银行业务跨越式发展和核心竞争力的极大提升，业界掀起了数据中心建设的浪潮。
数据中心建设是一个复杂的系统工程，以数据为核心，优化业务系统，也带动了IT基础设施的重新架构。
这个过程面临着多样的挑战：需要选择适当的标准协议，整合异构的平台，构建基于标准化的网络基础设施；如何统一规划网络、安全、存储等IT系统；如何实现数据中心端到端的安全防护和集中统一管理；如何解决Internet接入安全和终端准入控制；数据中心如何实现全面的、精细化的运维管理等等。
H3C作为业界领先的全系列的网络、安全、存储产品供应商和解决方案提供商，提供全面的金融数据中心整体解决方案，在数据中心规划、设计、实施、运维各方面有着丰富的经验，帮助客户建设先进的数据中心。
2 数据中心建设行业监管要求在银行数据大集中的过程中，为实现银行业务良性发展，作为监管机构的人民银行制定了多项规范和标准，规范金融数据大集中和数据中心建设，在2002年制定了《关于加强银行数据集中安全工作的指导意见》，对数据中心建设和安全防护提出了指导性要求。
2004年，又发布了行业标准《JRT 00112004 银行集中式数据中心规范》，指导银行数据中心建设。
3 H3C银行数据中心解决方案3.1 优化的规划设计方法数据中心放置了网络、计算、存储等各种资源，数量庞大、管理复杂，基于在数据中心长期的最佳实践，H3C 利用模块化的设计思路，采用分区、分层、分级的设计方法，实现数据中心逻辑功能的模块分区设计，标准化数据中心架构，层次清晰，实现了数据中心高可靠、高性能、易管理、易扩展的目标。
3.2 IT基础架构整合数据中心基础架构由网络、安全、存储等各个部分组成，随着技术的发展，开放、标准逐渐成为IT基础架构的基本要求。
基于大数据的智慧银行云平台建设方案
精准营销
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关键词 访问频次
来源去向 移动应用使用
学历 收入
地域/位置 兴趣
智能评分
收集数据 管理数据 应用数据
精准营销：通过对大数据信息的掌握，采用多种方法论和技术去分析得出结论，进行营销。目前市面上也有类似的软 件，也有详细的方法论，在银行方面还有待验证。 建议：继续进行市场的验证
2020
基于大数据的智慧银行云 平台建设方案
Contents
目录
1. 建设背景和需求分析 2. 银行大数据建设方案 3. 银行大数据功能应用 4. 银行大数据案例分析
Part 1
建设背景和需求分析
大数据的产生
科技的发展，特别是信息技术的飞速发展催生了大数据
流计算 内容分析 万兆交换
移动互联网
云计算
策
· 社交网络分
· 合规
析
· 风险管理
· 欺诈侦测
· 提升债务回
收率
· 创造新收入
· 用于制定战
略规范
· 基于地理位置的营销
· 社交细分
医疗
· 临床决策支 持 · 分析结果比 照 · 生命科学研 究 · 最佳治疗方 案 · 远程患者监 控 · 新药预测性 建模 · 个性化药物
零售和
消费品
· 需求预测 · 优化库存水 平和补货
技术变革推动征信业发展
征信背景
EB
千P
用户点击流
PB
智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 智慧银行大数据可视化展会平台建设方案
智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案1目录第1章项目概述 (13)1.1、建设背景 (13)1.2、建设目标 (13)1.2.1、总体目标 (13)1.2.2、分阶段建设目标 (14)1.3、相关系统联动对接 (15)1.3.1、数据分析综合服务平台 (15)1.3.2、量收系统 (16)1.3.3、金融大数据平台 (16)1.3.4、各生产系统 (17)1.3.5、CRM (17)第2章业务需求分析 (17)2.1、总体需求 (17)2.2、数据管理 (19)2.2.1、数据采集 (20)2.2.2、数据交换 (20)2.2.3、数据存储与管理 (21)2.2.4、数据加工清洗 (22)2.2.5、数据查询计算 (22)2.3、数据管控 (23)2.4、数据分析与挖掘 (24)2.5、数据展现 (25)2第3章系统架构设计 (27)3.1、总体设计目标 (27)3.2、总体设计原则 (27)3.3、系统总体架构设计 (29)3.3.1、总体技术框架 (29)3.3.2、系统总体逻辑结构 (34)3.3.3、平台组件关系 (37)3.3.4、系统接口设计 (44)3.3.5、系统网络结构 (51)第4章系统功能设计 (54)4.1、概述 (54)4.2、平台管理功能 (55)4.2.1、多应用管理 (55)4.2.2、多租户管理 (60)4.2.3、统一运维监控 (61)4.2.4、作业调度管理 (86)4.3、数据管理 (88)4.3.1、数据管理框架 (88)4.3.2、数据采集 (91)4.3.3、数据交换 (95)4.3.4、数据存储与管理 (97)4.3.5、数据加工清洗 (123)34.3.7、数据查询 (150)4.4、数据管控 (178)4.4.1、主数据管理 (178)4.4.2、元数据管理技术 (180)4.4.3、数据质量 (185)4.5、数据ETL (193)4.6、数据分析与挖掘 (197)4.6.1、数据分析流程 (200)4.6.2、R语言开发环境与接口 (202)4.6.3、并行化R算法支持 (202)4.6.4、可视化R软件包 (207)4.6.5、编程语言支持 (210)4.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (210)4.6.7、实时分析 (211)4.6.8、分析管理 (211)4.6.9、分析支持 (217)4.6.10、指标维护 (218)4.6.11、分析流程固化 (218)4.6.12、分析结果发布 (218)4.6.13、环境支持 (219)4.7、数据展现 (219)4.7.1、交互式报表 (222)4.7.2、仪表盘 (229)44.7.4、内存分析 (232)4.7.5、移动分析 (233)4.7.6、电子地图支持 (234)第5章技术要求实现 (235)5.1、产品架构 (235)5.1.1、基础构建平台 (241)5.1.2、大数据平台组件功能介绍 (242)5.1.3、系统分布式架构 (297)5.2、运行环境支持 (301)5.2.1、系统操作支持以及环境配置 (301)5.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (302)5.3、客户端支持 (304)5.3.1、客户端支持 (304)5.3.2、移动端支持 (304)5.4、数据支持 (304)5.5、集成实现 (307)5.6、运维实现 (310)5.6.1、运维目标 (310)5.6.2、运维服务内容 (311)5.6.3、运维服务流程 (315)5.6.4、运维服务制度规范 (317)5.6.5、应急服务响应措施 (318)55.6.7、资源管理 (320)5.6.8、系统升级 (323)5.6.9、系统监控平台功能 (324)5.7、平台性能 (336)5.7.1、集群切换 (336)5.7.2、节点切换 (338)5.7.3、性能调优 (339)5.7.4、并行化高性能计算 (345)5.7.5、计算性能线性扩展 (349)5.8、平台扩展性 (351)5.9、可靠性和可用性 (353)5.9.1、单点故障消除 (353)5.9.2、容灾备份优化 (355)5.9.3、系统容错性 (362)5.10、开放性和兼容性 (364)5.10.1、高度支持开源 (370)5.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (383)5.10.3、兼容性与集成能力 (384)5.11、安全性 (386)5.11.1、身份鉴别 (387)5.11.2、访问控制 (388)5.11.3、安全通讯 (397)5.12、核心产品优势 (397)65.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (397)5.12.2、有效的资源利用 (400)5.12.3、高并发、低延迟性能优化 (402)5.12.4、计算资源有效管控 (402)5.12.5、API设计和开发工具支持 (404)5.12.6、友好的运维监控界面 (408)5.12.7、扩容、备份、恢复机制 (413)5.12.8、集群自动负载均衡 (415)5.12.9、计算能力扩展 (415)5.13、自主研发技术优势 (416)5.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (416)5.13.2、完整的SQL编译引擎 (418)5.13.3、高性能的SQL分析引擎 (419)5.13.4、SQL统计分析能力 (420)5.13.5、完整的CURD功能 (422)5.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (423)5.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (426)5.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (428)5.13.9、机器学习与数据挖掘 (428)5.13.10、Transwarp Stream (434)5.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (438)5.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (440)5.13.13、多租户支持能力 (442)5.13.14、多租户安全功能 (443)75.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (444)第6章系统性能指标和测试结果说明 (445)6.1、性能测试报告 (445)6.1.1、测试目标 (445)6.1.2、测试内容 (446)6.1.3、测试环境 (446)6.1.4、测试过程和结果 (448)6.2、TPC-DS测试报告 (452)6.2.1、测试目标 (452)6.2.2、测试内容 (452)6.2.3、测试环境 (454)6.2.4、测试过程和结果 (455)6.3、量收迁移验证性测试报告 (456)6.3.1、测试目标 (456)6.3.2、测试内容 (456)6.3.3、测试环境 (457)6.3.4、串行执行情况 (458)6.3.5、并行执行情况 (461)6.3.6、生产表数据规模 (463)6.3.7、测试结果 (467)6.4、某银行性能测试报告 (467)6.4.1、测试目标 (467)6.4.2、测试内容 (467)86.4.4、测试过程和结果 (469)第7章系统配置方案 (486)7.1、硬件系统配置建议 (486)7.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (486)7.1.2、数据仓库集群配置规划 (489)7.1.3、集群规模综述 (492)7.1.4、开发集群配置建议 (493)7.1.5、测试集群配置建议 (494)7.2、软件配置建议 (494)7.3、软硬件配置总表 (497)7.4、网络拓扑 (500)第8章系统测试 (501)8.1、系统测试方法 (501)8.2、系统测试阶段 (503)8.3、系统测试相关提交物 (505)第9章项目实施 (506)9.1、项目实施总体目标 (506)9.2、项目管理 (506)9.3、业务确认 (508)9.4、数据调研 (509)9.5、系统设计阶段 (510)99.7、ETL过程设计 (512)9.8、ETL开发与测试 (513)9.9、系统开发阶段 (514)9.10、系统测试阶段 (515)9.11、系统上线及验收 (517)9.12、提交物 (520)9.13、系统的交接与知识转移 (523)第10章项目管理 (525)10.1、项目总体管理 (525)10.1.1、项目实施总流程 (525)10.1.2、项目实施中各阶段的主要任务 (525)10.1.3、项目组织架构 (532)10.1.4、项目负责人及主要成员 (541)10.1.5、项目管理制度 (643)10.2、项目质量管理 (647)10.2.1、范围 (648)10.2.2、过程目标 (648)10.2.3、角色与职责 (649)10.2.4、过程活动 (651)10.3、项目计划 (656)第11章安全保密 (674)第12章知识产权 (676)1013.1、现场支持服务 (678)13.2、标准售后技术服务 (679)13.2.1、提供预防性维护 (679)13.2.2、系统升级服务 (680)13.2.3、系统性能优化 (680)13.2.4、提供系统完整文档 (681)13.2.5、定期系统健康检查服务 (682)13.2.6、应急预案 (683)13.3、承诺 (684)13.3.1、我方对集团的承诺 (684)13.3.2、关于开发队伍的承诺 (684)13.4、技术保证 (685)13.4.1、方案实用性保证 (685)13.4.2、应用系统的运行能力的保证 (685)13.4.3、预防性维护检修内容 (686)13.4.4、服务响应 (686)13.4.5、关于软件维护的保证 (687)13.4.6、专业服务保证 (688)13.4.7、售后服务流程及时限 (688)第14章人员培训 (689)14.1、H ADOOP系统培训 (690)14.2、业务使用培训 (692)1114.4、运行维护培训 (696)14.5、开发培训 (698)14.5.1、培训目标 (703)14.5.2、培训方式 (704)14.5.3、培训资源 (705)12第1章项目概述1.1、建设背景随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。
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产品回报率 排名
经济资本指 标趋势
客户前十回 排名
存贷比仪表 盘
银行数据中心项目组
以统一数据架构，统一展现交互，统一需求管理三个统一为核心思想 构建统一的报表平台，提升数据报表的质量，用户体验和收益
整合系统 依托现有系统强大的数据加工能 力，将分散于系统中的报表统计 信息进行集中化 信息协同 分离报表的管理和加工运算过程 ，将报表的分类、定义、指标口 径等信息分离出来 ，形成面向业 务需求统一的报表管理中心 智慧决策 积累客户认识、市场分析等过程 中的智慧，在整合之后，辅以先 进的IT技术手段，向分析性报表 平台过度
业务分析
3. 声明数据应该遵循的规则
内容
质量
结构
银行数据中心项目组
借鉴标准数据模型落地的经验完成商业银行数据标准的模型化，数据 模型是数据标准落地的产物，是基于商业银行的数据的数据标准的体 现，要符合商业银行现有数据的标准体系和要求
全行统一数据标准
企业级数据模型
• • • •
1.数据标准实施方案建议 2.数据标准实施演进路线 3.数据标准数据质量检验 4.数据标准执行差异 5.数据标准日常问题收集
技术与方案成熟度
变革的管理难度
项目风险分析
项目之间的依赖关系
银行数据中心项目组
根据我们所理解的商业银行当前所面临的问题和业务部门的需求，我 们建议参考如下的数据中心应用平台实施规划
价值提升
中期：深化业务分析
深化报表平台 综合统计分析与KPI监控 客户价值分析 风险计量与监控 产品创新支撑
银行数据中心应用平台建设方案
银行数据中心项目组
议题
1.
项目背景与挑战 总体方案架构 方案建设要点
2.
3.
4.
项目实施计划
方案总结和案例分享
5.
6.
展示与讨论
银行数据中心项目组
商业银行在IT建设上成就卓著，但是近年来和其它城商行一样需要对IT尤其 是数据应用和管理进行优化以适应业务的快速发展和市场变化，我们认为需 从应用、系统、管理三大方面逐一突破，通过建设数据中心平台，并增强实 施数据治理来提升对经营管理分析的支撑
银行数据中心项目组
议题
1.
项目背景与挑战 总体方案架构 方案建设要点
2.
3.
4.
项目实施计划
方案总结和案例分享
5.
6.
展示与讨论
银行数据中心项目组
整体架构——概念模型
银行数据中心项目组
参考最佳实践和参考架构，制定商业银行数据平台的总体技术架构方 案，从应用架构、数据架构、ETL架构和管控架构等几个方面设计入 手，达到完整、全面、详细的要求，可全程直接指导项目的具体实施
项目利益分析
对业务战略及业务运营的支持 对管理改进的支持 对其它IT系统的影响 项目实施紧急程度
项目所需资源与能力
项目所需的资源，包括实施服务、 硬件和软件投资，IT与业务人员投 入等 项目实施所需的管理、业务和技术 能力
业务的准备度 项目实施难度
项目划分 及优先级
项目内部的关系，包括系统模块 间和实施业务单元间的依赖及主 从关系 项目之间的实施依赖关系
业务 风险
财务 客户
展示手段 时间、机构维度 历史趋势、机构排位 计划完成情况、预警
展示内容 全行的关键指标（KPIs)
银行数据中心项目组
采用价值树的KPI体系梳理方法，梳理出符合商业银行业务的关键指 标体系
银行数据中心项目组
管理驾驶舱专页示例——行长首页：将行长最关心的业务指标以非常 直观的方式在一个页面上进行集中展现，让行长能够快速、全面的掌 握银行的经营状况。并且这些页面我们可以在移动终端上进行脱机访 问 各分支行经营状况
灵活的架构 与集成方案 友好的用户 操作和体验
先进的软件 工具和平台 可落地的管 控实施办法
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整体架构——组件模型概览
银行数据中心项目组
有价值的数据源分析过程是需要数据分析与业务分析相结合的过程
2. 试图解释和说明数据特征 1. 发现数据特征
数据分析
4. 利用数据对声明的数据 规则进行验证
战术目标
应对手段
构建数据中心平台，增强数据治理
突破方向
应用突破
系统突破
管理突破
需求多了
数据 不一致
时间短了
压力大了
面临挑战
资源紧张
数据孤岛
扩容难了
数据冗余
系统分散
应用讲效果
整合难了
投资要效益
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数据中心应用平台不是一个单一项目，需要一系列项目按照规划渐进 上行，IBM从四个方面来进行项目的规划与路线图的定制，这样才能 保证项目投资的连续性和良好的投资回报率
应用级数据模型
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数据标准模型化过程一般分为四个步骤，1）数据标准到概念模型，2 ）概念模型到逻辑模型，3）物理模型建立，4）ETL和应用的映射， 这期间逻辑模型是核心，即要从业务角度体现数据标准，又能满足数 据中心灵活可扩展的需求
逻辑数据模型（Logical Data Model） 是一种图形的展现方式，采用面向主 题的方法有效组织来源多样的各种业 务数据，同时能全面反映复杂的业务 规则，支持大量的分析应用。 为了能够更方便快捷地从 分析应用系统中抽取所需 要的信息进行全面、综合、 灵活多样的查询和分析， 支持决策分析，就需要重 新有效地组织原有业务系 统中的数据，满足以下要 求，这就是逻辑数据模型 的引入
远期：企业战略
全面风险管理 高端业务分析 提升决策支持
前期：平台建设
数据仓库平台建设 元数据管理平台 数据质量管理平台 分析型应用门户建立 基础业务报表 原有分析系统数据迁移
统一视图 平台建设 分析型门户建立
报表功能增强 KPI梳理与计量 经济资本计量 客户细分 风险计量
客户关系管理 Basel II数据管理 资产负债管理
逻辑数据模型使用统一的逻辑语 言描述业务，是数据管理的分析 工具和交流的有力手段；同时还 能够很好地保证数据的一致性， 是实现业务智能（Business Intelligence）的重要基础。 模型物理化是基于模型工具导出的物理模型。制定统一的命名规范，标准 字段、根据DB2/DPF 特性 指定表实体的存储空间、分区键、主键、索引
时间 8个月 8 – 11个月 1–2年 2–3年
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本期建设的重点目标管理驾驶舱 —充分利用数据中心应用平台的建 设成果，建立全面、便捷、直观的关键经营指标展示平台，以压力表 盘、雷达图等多种方式直观的显示企业关键经营指标，为高层管理提 供’一站式’决策信息
关键经营指标Biblioteka 含服务对象 银行决策层