金融數據資產體系建設實踐

杜嘯爭

畢業於北京航空航天大學系統工程專業，北京大學光華EMBA。現任中電金信研究院副院長兼商業分析事業部總經理，兼任CCF數據治理發展委員會常委、大數據專委會執委，DAMA大中華區理事。曾先後任職於阿裏雲、聯想集團、Teradata等企業，具備深厚的行業數據平臺、數據治理與數據中臺建設經驗。在金融領域，曾主導多家大型國有銀行、股份制銀行及中小型銀行的數據平臺與治理項目；在政府與央企領域，亦深度參與多項大型數據治理與數字化建設項目。帶領團隊連續九年蟬聯IDC數據智能解決方案市場榜前列，其成果有力推動了行業數據賦能創新與實踐。

目 錄

第　1 章 數據資產建設的必要性　001

1.1　數字經濟與數據要素　001

1.2　金融業數字化轉型　002

1.2.1　數字技術　003

1.2.2　數據化　003

1.2.3　數字化轉型的內容與措施　003

1.3　數據能力是數字化轉型的基礎　005

1.4　金融業數據能力建設歷程概述　007

1.4.1　數據整合能力的建設　007

1.4.2　數據應用能力的建設　009

1.4.3　數據治理能力的建設　011

1.5　數據需求　012

1.6　小結　014

第　2 章 金融業數據資產概述　015

2.1　數據資源與數據產品　015

2.1.1　數據資源與數據資源化　016

2.1.2　數據產品和數據產品化　016

2.2　會計視角的數據資產　017

2.2.1　數據資產的會計規定　017

2.2.2　數據資產的三性原則　018

2.3　經濟學視角的數據資產　019

2.3.1　數據資產的有用性　019

2.3.2　數據資產的稀缺性　020

2.4　實踐視角的數據資產　020

2.4.1　結構上：目錄與卡片，賬實一致　021

2.4.2　功能上：用戶自主，能力復用　022

2.4.3　管理上：權責明確，閉環完整　023

2.5　數據資產建設歷史　024

2.6　小結　025

第　3 章 “一五三”數據資產管理體系　026

3.1　一個管理對象　027

3.1.1　數據資產目錄的特征　028

3.1.2　數據資產卡片的信息模型　028

3.1.3　元數據不是數據資產卡片　029

3.1.4　數據資產管理體系與數據應用的關系　031

3.2　五大任務　031

3.2.1　數據資產服務　032

3.2.2　數據資產運營　032

3.2.3　數據資產開發　033

3.2.4　數據資產運維　033

3.2.5　數據資產治理　034

3.3　三大支撐舉措　034

3.3.1　組織團隊方面　034

3.3.2　制度流程方面　035

3.3.3　平臺工具方面　035

3.4　建設數據資產管理體系的抓手　036

3.5　小結　037

第　4 章 數據資產服務平臺建設　039

4.1　數據資產服務概述　039

4.2　數據資產服務場景　040

4.2.1　資產使用者涉及的場景　041

4.2.2　資產維護者涉及的場景　046

4.3　數據資產服務平臺的架構和功能　048

4.3.1　數據資產服務平臺的架構　048

4.3.2　數據資產服務平臺的功能　050

4.4　數據資產服務平臺的建設要點　053

4.4.1　AI多模態檢索能力深化　054

4.4.2　資產共享模式創新　054

4.4.3　用戶體驗優先　055

4.4.4　數據安全合規體系強化　056

4.5　數據資產服務案例　057

4.5.1　案例背景　057

4.5.2　建設內容　058

4.5.3　成果價值　062

第　5 章 數據資產開發平臺建設　064

5.1　數據資產開發概述　064

5.2　數據資產開發的難點及流程　065

5.2.1　數據資產開發的難點　065

5.2.2　數據資產開發流程　067

5.3　數據資產開發平臺功能框架　076

5.3.1　數據資產開發平臺概述　076

5.3.2　數據資產開發平臺的應用場景　077

5.4　數據資產開發平臺的建設要點　080

5.4.1　數據資產的平臺架構　080

5.4.2　數據架構與數據模型　084

5.4.3　數據資產開發與數據治理　086

5.4.4　數據資產開發的成本管理　087

5.4.5　數據資產開發平臺的智能化升級　089

5.5　數據資產開發案例　090

5.5.1　案例背景　090

5.5.2　解決方案的目標　091

5.5.3　方案設計　091

5.5.4　方案優勢　093

5.5.5　成果　093

第　6 章 數據資產運營平臺建設　094

6.1　數據資產運營概述　094

6.2　建設企業級數據資產運營平臺的必要性　095

6.3　數據資產運營平臺功能框架　097

6.3.1　維護數據資產目錄，提供一站式數據資產全景視圖　098

6.3.2　推動自主運營分析，實現數據資產全天候“保鮮”　100

6.3.3　評估數據資產價值，促進數據流通和交易　103

6.3.4　集成其他平臺，完善數據資產

管理體系　104

6.4　數據資產運營平臺的建設要點　105

6.4.1　數據資產分類編目設計　105

6.4.2　數據資產卡片設計　107

6.4.3　數據資產盤點實施　108

6.4.4　數據資產價值評估和成本計量　109

6.4.5　資產任務運營機制設計　111

6.5　數據資產運營案例　112

6.5.1　案例背景　113

6.5.2　主要問題　113

6.5.3　方案設計　114

6.5.4　關鍵要點　116

6.5.5　取得成果　119

第　7 章 數據資產治理平臺建設　121

7.1　數據資產治理概述　121

7.2　數據資產治理重點與新需求　123

7.2.1　基礎類數據資產治理重點　123

7.2.2　服務類數據資產治理重點　126

7.2.3　數據資產治理的新需求　126

7.3　數據資產治理平臺功能框架及交互　128

7.3.1　數據資產治理平臺主要模塊　129

7.3.2　數據資產治理平臺的內外部交互　135

7.4　影響數據資產治理建設的關鍵因素　136

7.4.1　數據資產治理的組織架構　137

7.4.2　數據資產治理的流程和制度　139

7.4.3　數據標準的更新及落標　141

7.4.4　數據確權　142

7.5　數據治理案例　143

7.5.1　案例背景　143

7.5.2　數據資產治理解決方案　144

7.5.3　治理成效　145

7.5.4　核心創新點　146

第　8 章 數據資產運維平臺建設　147

8.1　IT運維簡介　147

8.2　數據資產對IT運維的新要求　150

8.3　數據資產運維平臺功能框架　152

8.3.1　運維指標體系　153

8.3.2　數據資產血緣分析　155

8.3.3　數據資產狀態監控　159

8.3.4　數據資產生命周期管理　163

8.3.5　數據資產運維平臺與其他平臺的交互　166

8.4　運維技術架構及定制化建設　167

8.4.1　數據資產運維平臺的技術架構及其建

設要點　167

8.4.2　數據資產運維平臺的建設步驟　169

8.4.3　數據資產運維平臺的關鍵要素　170

8.5　案例　170

8.5.1　案例背景　171

8.5.2　重難點問題　171

8.5.3　解決方案　171

8.5.4　數據血緣關系探查場景案例　172

8.5.5　建設成效　174

第　9 章 數據資產管理體系的建設　175

9.1　數據資產建設前的測評　175

9.1.1　數據管理能力成熟度評估模型　175

9.1.2　數據資產成熟度模型　177

9.2　數據資產建設的原則、要點及策略　179

9.2.1　數據資產建設原則　179

9.2.2　數據資產建設要點　180

9.2.3　數據資產建設策略　181

9.3　全面類數據資產建設項目　183

9.3.1　項目的典型內容　183

9.3.2　項目建設過程　184

9.3.3　項目建設成果　184

9.4　優化類數據資產建設

項目　186

9.4.1　項目的典型內容　186

9.4.2　項目建設過程　187

9.4.3　項目建設成果　187

9.5　銀行數據資產建設案例　187

9.5.1　需求提出與初步查找　188

9.5.2　需求分析　189

9.5.3　數據資產開發　189

9.5.4　數據資產服務　194

9.5.5　數據資產運營　195

9.5.6　數據資產應用　195

9.5.7　數據治理　197

9.5.8　數據資產運維　198

9.6　小結　199

第　10 章 數據資產管理未來展望　200

10.1　企業層面，數據資產全面賦能　200

10.2　行業層面，數據要素深耕生態　202

10.3　內容層面，非結構化數據方興未艾　203

10.3.1　非結構化數據的定義與特征　203

10.3.2　非結構化數據的挑戰　204

10.3.3　非結構化數據的管理架構　204

10.3.4　非結構化數據的四大趨勢　206

10.4　關於金融業數據資產領域的十大預測　208

10.5　小結　209

附錄　術語解釋　210