數據賦能——企業數據能力建設之道

招商銀行信用卡中心 數字化領域核心負責人 哈爾濱工業大學 計算機科學與技術碩士 張任文在數字化領域擁有近20年深厚積澱，是非常難得的兼具宏大數據架構能力與精深業務洞察力的復合型專家。 在招商銀行信用卡中心任職期間，他作為數字化建設的核心推動者，先後負責大數據、數字化轉型、AI工程及應用開發等關鍵團隊。他從零到一主導構建了支撐億級客戶進行精細化、個性化運營的金融數據體系；他獨創的“數據賦能”方法論，成功將海量數據轉化為“人人可用”的普惠型企業資產，為業務決策提供了堅實的數字底座；他主導構建的數字化轉型知識體系，已成為驅動業務創新的高效引擎；在AI工程領域，他致力於探索前沿技術與金融場景的深度融合，持續為業務效率與客戶體驗的躍升開辟新徑。

 目錄

第1章 認識企業數據能力 / 001

 

1.1　企業數據能力的定義 / 001

1.2 企業數據能力和數字化轉型的關系 / 003

1.3 企業數據能力和AI能力的關系 / 005

 

  第2章 全面解析企業數據能力 / 007

 

2.1 從數據流角度理解企業數據能力 / 007

2.1.1 數據流是數據從產生到使用的流動過程 / 007

2.1.2 數據流中包括四類數據 / 008

2.1.3 數據流的產生和運行過程 / 010

2.1.4 企業數據能力的作用就是構建和運行數據流網絡 / 014

2.2 企業數據能力的組成 / 015

2.2.1 核心能力之一：業務數據化 / 017

2.2.2 核心能力之二：數據標準化 / 018

2.2.3 核心能力之三：加工自動化 / 019

2.2.4 核心能力之四：數據服務化 / 020

2.2.5 核心能力之五：場景智能化 / 021

2.2.6 基礎能力之一：數據團隊與文化 / 022

2.2.7 基礎能力之二：元數據管理與應用 / 023

2.2.8 基礎能力之三：數據平臺與工具 / 025

2.2.9 基礎能力之四：數據安全與合規 / 026

2.3 對企業數據能力進行評估 / 027

2.3.1 收集每項能力的評估信息 / 028

2.3.2 分析評估信息及對每項能力進行評分 / 035

2.3.3 應用評分結果改善企業數據能力 / 039

2.4 企業數據能力建設的總體策略 / 043

 

  第3章 業務數據化：讓業務變得可度量、可改進 / 046

 

3.1 為什麼需要業務數據化 / 046

3.2 業務數據化的方法 / 047

3.2.1 數據是對業務運行過程的描述和記錄 / 048

3.2.2 業務數據化過程中需獲取哪些數據 / 050

3.2.3 對業務數據進行分類的方法 / 053

3.3 數據收集的方法 / 056

3.3.1 從企業內部和外部收集數據 / 056

3.3.2 數據收集的具體方式 / 057

3.3.3 對收集的數據進行存儲 / 059

3.3.4 業務數據收集案例 / 059

3.4 使用大模型提升業務數據化的效率 / 060

3.4.1 需求與技術文檔的梳理 / 060

3.4.2 處理非結構化數據 / 061

3.4.3 獲取各種增量信息 / 063

 

  第4章 數據標準化：把數據變得結構清晰、內容規範 / 064

 

4.1 為什麼需要數據標準化 / 064

4.2 數據標準化的理論基礎：數據倉庫模型 / 067

4.2.1 數據倉庫的定義和特點 / 067

4.2.2 兩種經典的數據倉庫建模方法論 / 068

4.2.3 數據倉庫模型的層次結構 / 070

4.3 數據標準化的方法 / 072

4.3.1 明細數據層模型 / 072

4.3.2 匯總數據層模型 / 077

4.3.3 數據集市層模型 / 079

4.4 使用大模型輔助數據標準化過程 / 080

4.4.1 梳理業務需求 / 080

4.4.2 對模型進行規範化處理 / 081

4.4.3 生成數據加工代碼 / 082

附錄：數據倉庫的行業參考模型 / 084

 

  第5章 加工自動化：讓數據分析和加工過程事半功倍 / 090

 

5.1 為什麼需要加工自動化 / 090

5.2 通過預定義邏輯實現加工自動化 / 092

5.2.1 準備自動化加工數據集 / 092

5.2.2 定義數據加工邏輯 / 094

5.2.3 定義數據加工模板 / 102

5.3 通過大模型實現加工自動化 / 111

5.3.1 大模型直接生成數據加工代碼 / 113

5.3.2 大模型間接生成數據加工代碼 / 114

 

  第6章 數據服務化：讓數據像“自來水”一樣方便 / 116

 

6.1 為什麼需要數據服務化 / 116

6.1.1 三種類型數據服務 / 117

6.1.2 數據服務的建設原則 / 120

6.2 內容式數據服務 / 122

6.2.1 內容式數據服務的建設步驟 / 125

6.2.2 內容式數據服務案例 / 127

 

6.3 功能式數據服務 / 129

6.3.1 功能式數據服務的建設步驟 / 130

6.3.2 功能式數據服務案例 / 131

6.4 場景式數據服務 / 134

6.4.1 場景式數據服務的建設步驟 / 136

6.4.2 場景式數據服務案例 / 140

6.5 建立基於MCP的數據服務 / 147

 

  第7章 場景智能化：用數據智能為業務場景賦能 / 149

 

7.1 為什麼需要場景智能化 / 149

7.2 數據度量功能 / 151

7.2.1 常見的數據度量場景 / 151

7.2.2 數據度量功能的運行模式 / 152

7.2.3 案例：業務報表和數據大屏 / 152

7.3 業務分析功能 / 155

7.3.1 常見的業務分析方式 / 156

7.3.2 業務分析功能的運行模式 / 157

7.3.3 案例：App用戶行為分析系統 / 158

7.3.4 使用大模型建立數據分析助手 / 162

7.4 業務決策功能 / 170

7.4.1 常見的業務決策形式 / 171

7.4.2 業務決策的邏輯結構 / 173

7.4.3 業務決策的運行模式 / 174

7.4.4 業務策略的開發和管理 / 175

7.4.5 案例：商品推薦系統 / 176

7.4.6 使用大模型實現業務決策 / 179

7.5 實現場景智能化的方式 / 181

  第8章 團隊與文化：讓企業中人人都使用數據 / 183

 

8.1 數據團隊的職責與組成 / 183

8.1.1 決策團隊：明確數據能力的建設方向 / 184

8.1.2 實施團隊：負責數據能力的落地實施 / 184

8.2 優秀數據文化的特征和打造方法 / 192

8.2.1 優秀數據文化的特征 / 192

8.2.2 打造優秀數據文化的方法 / 194

8.2.3 案例：第一資本的數據文化 / 197

 

  第9章 元數據的管理與應用：掌控數據體系的運行 / 200

 

9.1 什麼是元數據 / 200

9.2 收集元數據 / 202

9.2.1 數據收集過程中的元數據 / 202

9.2.2 數據標準化過程中的元數據 / 204

9.2.3 數據分析加工過程中的元數據 / 205

9.2.4 數據服務過程中的元數據 / 206

9.2.5 數據應用過程中的元數據 / 206

9.3 建立元數據模型對元數據進行管理 / 207

9.4 應用元數據 / 209

9.4.1 元數據應用案例一：數據字典 / 210

9.4.2 元數據應用案例二：數據血緣關系 / 212

9.5 使用大模型管理和應用元數據 / 213

 

 第10章 數據平臺與工具：為數據體系的運行提供支撐 / 215

 

10.1 數據平臺與工具的本質 / 215

10.2 數據平臺與工具的整體結構 / 217

10.3 數據平臺的構建方法 / 223

10.3.1 數據倉庫模塊 / 223

10.3.2 分析加工模塊 / 231

10.3.3 數據服務模塊 / 237

10.3.4 實時計算模塊 / 241

10.3.5 數據交互模塊 / 243

10.3.6 元數據模塊 / 246

10.3.7 輔助模塊 / 247

10.4 數據工具的構建方法 / 253

10.4.1 如何設計高效、便捷的數據工具 / 254

10.4.2 數據開發與管理工具 / 258

10.4.3 數據分析和應用工具 / 261

10.5 在數據工作中使用大模型的方式 / 265

10.5.1 直接交互方式 / 266

10.5.2 深入融合方式 / 266

 

 第11章 數據安全與合規：為數據體系提供安全保障 / 269

 

11.1 數據安全與合規的重要性 / 269

11.2 數據安全保護的主要措施 / 271

11.2.1 對數據進行分級管理 / 271

11.2.2 對敏感數據進行加密處理 / 273

11.2.3 確保數據的存儲與訪問安全 / 274

11.2.4 提高員工的數據安全意識 / 275

11.3 數據安全監控與審計 / 275

11.3.1 數據安全監控 / 276

11.3.2 數據安全審計 / 277

11.4 在數據安全與合規工作中使用大模型 / 278