銀行業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的元點(diǎn)究竟在哪里？
如果用“第一性原理”去解鎖這個(gè)謎題，會(huì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一“標(biāo)準(zhǔn)答案”下挖掘到更核心的要素——數(shù)據(jù)。從這一突破口一層層向上推演，會(huì)發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)倉庫是銀行釋放數(shù)據(jù)潛能、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展、精益經(jīng)營管理的重要基石，而這也成為長(zhǎng)亮科技找到的解題之鑰。
然而，大行數(shù)據(jù)倉庫由于涉及海量數(shù)據(jù)、架構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)鏈路長(zhǎng)且影響范圍廣，其全面重構(gòu)一直是棘手難題，被視為數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“無人區(qū)”。不過對(duì)于銀行與數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商而言，突破“無人區(qū)”意味著能夠開辟新賽道，搶占業(yè)內(nèi)領(lǐng)先制高點(diǎn)。
某股份制銀行與長(zhǎng)亮科技，正在這樣做。
2024年12月，由某股份制銀行與長(zhǎng)亮科技共建的“國內(nèi)首例大行核心數(shù)倉全面重構(gòu)項(xiàng)目”成功上線，各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)圓滿達(dá)到預(yù)期，為該行業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)疊上了“全場(chǎng)buff”。新核心數(shù)倉較舊版實(shí)現(xiàn)了四大飛躍：一是精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，精簡(jiǎn)幅度近二分之一；二是縮短數(shù)據(jù)鏈路，批處理作業(yè)加工鏈路層級(jí)縮短了一半；三是加速數(shù)據(jù)應(yīng)用，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)應(yīng)用批處理作業(yè)提前完成；四是節(jié)省資源成本，核心數(shù)倉服務(wù)器CPU使用量和存儲(chǔ)使用量都減少了四成左右。
回顧這一首例大行核心數(shù)倉全面重構(gòu)的成功實(shí)踐，不僅驗(yàn)證了該方案的切實(shí)可行性，更將作為行業(yè)標(biāo)桿引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并加速這一升級(jí)趨勢(shì)。
世紀(jì)之交以來，國內(nèi)銀行業(yè)拉開了數(shù)據(jù)大集中的序幕，而數(shù)據(jù)倉庫也在十余載后成為銀行業(yè)的標(biāo)配。至2022年，隨著金融信創(chuàng)的全面推廣，以及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等新技術(shù)的大勢(shì)所趨，數(shù)據(jù)倉庫迎來了轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
與此同時(shí)，某股份制銀行決定革新服役逾十年的核心數(shù)倉，以解決數(shù)據(jù)模型陳舊、數(shù)據(jù)資產(chǎn)冗余、數(shù)據(jù)加工鏈路過長(zhǎng)等制約業(yè)務(wù)發(fā)展與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的瓶頸。對(duì)于該行而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是全行“一把手”工程，而數(shù)據(jù)倉庫則是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)字基建。該行首席信息官在動(dòng)員會(huì)上特別指出，“核心數(shù)倉改造已勢(shì)在必行，我們要做的，不僅僅是核心數(shù)倉的革新，更是要重塑本行數(shù)字化基建。”
為了更徹底、長(zhǎng)遠(yuǎn)的根治核心數(shù)倉淤積的問題，該行沒有選擇看似簡(jiǎn)單易行，但治標(biāo)不治本的局部?jī)?yōu)化方案，而是決定采取短期成本高、業(yè)內(nèi)并無先例的全面重構(gòu)方案。
但核心數(shù)倉全面重構(gòu)之所以未有先例，是因?yàn)檫@項(xiàng)數(shù)據(jù)基建工程“重”在三點(diǎn)：一是首創(chuàng)，不僅無經(jīng)驗(yàn)可循，還需要擺脫舊有系統(tǒng)的枷鎖；二是復(fù)雜，需要自頂向下、由內(nèi)而外進(jìn)行全面革新，建設(shè)全新的數(shù)字底座、規(guī)劃全新的數(shù)據(jù)架構(gòu)、打造全新的數(shù)據(jù)模型以及構(gòu)建全新的數(shù)據(jù)管理機(jī)制；三是艱巨，需要面對(duì)涉及面廣、改造工作量大、數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜以及并行開展工作難度高等挑戰(zhàn)。
“重”任之下，該行以超常規(guī)的決策力度，高位推動(dòng)項(xiàng)目落地。行方領(lǐng)導(dǎo)不僅牽頭推進(jìn)項(xiàng)目重點(diǎn)任務(wù)，更是全程參與資源保障、重大變更、長(zhǎng)效機(jī)制建設(shè)等關(guān)鍵事項(xiàng)決策，保障項(xiàng)目有序推進(jìn)。這種自上而下的組織決策機(jī)制，有效實(shí)現(xiàn)了跨條線的集約化管理和敏捷化組織協(xié)同，確保了這一重大工程在頂層設(shè)計(jì)、資源配給與實(shí)施節(jié)奏上的戰(zhàn)略一致性。
在強(qiáng)有力的組織保障下，項(xiàng)目組探索出一條“化繁為簡(jiǎn)”的破解之道。在數(shù)倉實(shí)施過程中，項(xiàng)目組摒棄了傳統(tǒng)的純手工進(jìn)度填報(bào)和管理方式，通過全范圍、全過程、全工具化的線上研發(fā)管理，有效應(yīng)對(duì)了改造范圍廣、人員多、流程長(zhǎng)等挑戰(zhàn)，使數(shù)倉全面重構(gòu)從“迷宮探險(xiǎn)”變成了“拼圖游戲”，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜項(xiàng)目管理的舉“重”若“輕”。
? 全范圍：所有相關(guān)人員、所有改造數(shù)據(jù)對(duì)象全部由項(xiàng)目管理工具納管；
? 全過程：項(xiàng)目實(shí)施過程中所有流程節(jié)點(diǎn)由TMO梳理項(xiàng)目實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)流程，并制定每個(gè)環(huán)節(jié)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和具體規(guī)則；
? 全工具化：通過項(xiàng)目管理工具，打通與數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)通路，最大程度融合重構(gòu)流程與制度，落地技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，減少人工操作。
其中，工具是項(xiàng)目最為關(guān)鍵的“加速器”。項(xiàng)目組研發(fā)了一整套支持重構(gòu)輔助管理與遷移的工具，重構(gòu)范圍100%納管，腳本自動(dòng)化遷移成功率達(dá)90%以上，數(shù)據(jù)自動(dòng)化比對(duì)驗(yàn)證覆蓋率達(dá)100%，讓應(yīng)用遷移如同坐滑梯一樣順滑。
得益于行內(nèi)高效的推動(dòng)機(jī)制與創(chuàng)新的項(xiàng)目管理，這一首例大行核心數(shù)倉全面重構(gòu)項(xiàng)目比預(yù)期提前3個(gè)月完成，打破了數(shù)倉全面重構(gòu)又重又久的刻板印象，并在近兩年的實(shí)施期間實(shí)現(xiàn)了零生產(chǎn)事件，成功在“無人區(qū)”點(diǎn)亮了綠燈。
對(duì)于核心數(shù)倉的全面升級(jí)，項(xiàng)目組認(rèn)為與其廣撒網(wǎng)地點(diǎn)亮技能樹，不如回歸“第一性原理”，聚焦用戶的核心需求。因此，新數(shù)倉的建設(shè)以滿足“好用、高效、準(zhǔn)確、持久”的關(guān)鍵需求為發(fā)力點(diǎn)，確保每一步都精準(zhǔn)命中業(yè)務(wù)用戶的實(shí)際痛點(diǎn)。
第一，讓數(shù)據(jù)更好用、好找，是業(yè)務(wù)部門對(duì)數(shù)據(jù)倉庫最直接的要求。
得益于項(xiàng)目組對(duì)數(shù)據(jù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)模型的有效重構(gòu)，以及對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用，新數(shù)倉實(shí)現(xiàn)了用數(shù)的全面體驗(yàn)升級(jí)。在數(shù)據(jù)架構(gòu)上，核心數(shù)倉被劃分為貼源數(shù)據(jù)區(qū)、全局共享區(qū)、應(yīng)用專屬區(qū)三大層，其中，全局共享區(qū)分為主數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)管理三大板塊，每個(gè)板塊中的二級(jí)主題明確歸屬對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)部門與IT團(tuán)隊(duì)，進(jìn)一步加強(qiáng)業(yè)技融合。在模型構(gòu)建上，項(xiàng)目組則采用了粒度建模、維度建模、范式建模相結(jié)合的建模方法，使數(shù)據(jù)模型既易懂又靈活，能便捷適配業(yè)務(wù)需求的迭代變化。
新數(shù)倉引入了先進(jìn)的AI大模型技術(shù)，該技術(shù)以數(shù)據(jù)血緣關(guān)系為基礎(chǔ)，通過直觀的人機(jī)對(duì)話界面，能夠快速為業(yè)務(wù)人員推薦最優(yōu)數(shù)據(jù)模型并圈定數(shù)據(jù)范圍，同時(shí)清晰展示數(shù)據(jù)加工邏輯，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查找速度和數(shù)據(jù)使用效率的雙重提升。
第二，新數(shù)倉做到了響應(yīng)更快、更敏捷。這一升級(jí)體驗(yàn)是基于數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)效提升與需求交付周期縮短的雙管齊下。
項(xiàng)目組通過全局共享區(qū)重構(gòu)與應(yīng)用集市遷移改造，將應(yīng)用作業(yè)平均鏈路層級(jí)縮短了一半，并顯著提升了80%以上的倉內(nèi)集市數(shù)據(jù)應(yīng)用作業(yè)時(shí)效，確?？偡中心茉诿咳赵玳g營業(yè)前及時(shí)獲取風(fēng)險(xiǎn)管理、零售業(yè)務(wù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，為管理決策提供強(qiáng)有力支持。
此外，項(xiàng)目組還搭建了一套數(shù)據(jù)敏捷交付體系，實(shí)現(xiàn)共性數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和共享復(fù)用，降低了應(yīng)用開發(fā)難度，并通過自動(dòng)化工具大幅縮短需求交付周期。例如，批發(fā)金融的數(shù)據(jù)類需求交付時(shí)長(zhǎng)縮短了30%以上，能更敏捷地響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展。
第三，新數(shù)倉將提供更準(zhǔn)確、完整、一致的數(shù)據(jù)，有力賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營與管理決策。
面對(duì)數(shù)據(jù)重復(fù)、不一致等頻發(fā)問題，如果只是像打鼴鼠游戲一樣，發(fā)現(xiàn)一個(gè)解決一個(gè)，而不深究其根源，將無法實(shí)質(zhì)性地提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，本項(xiàng)目著重從源頭來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過發(fā)布主數(shù)據(jù)管理規(guī)范，回檢并優(yōu)化存量主數(shù)據(jù)，解決源系統(tǒng)與核心數(shù)倉間的主數(shù)據(jù)不一致問題，并建立常態(tài)化的質(zhì)量提升機(jī)制。同時(shí)，項(xiàng)目組通過整合核心數(shù)倉數(shù)據(jù)資產(chǎn)，統(tǒng)一業(yè)務(wù)重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)與標(biāo)簽，有效攻克了總分行間長(zhǎng)期存在的“數(shù)據(jù)不一致”難題。
新數(shù)倉的應(yīng)用讓手工維護(hù)數(shù)據(jù)量大幅下降，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性顯著提升。以反洗錢為例，手工維護(hù)次數(shù)極大減少，交易對(duì)手機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)信息項(xiàng)的空置率降低了一半以上。此前僅精確到省市的地址信息，如今已提升至更為精準(zhǔn)的省市區(qū)級(jí)別。
第四，如果說好用、高效、準(zhǔn)確是新數(shù)倉的突出亮點(diǎn)，那么長(zhǎng)效的管理機(jī)制則為這一切提供了更持久的保障。
為了規(guī)范核心數(shù)倉的各項(xiàng)數(shù)據(jù)研發(fā)管理活動(dòng)，項(xiàng)目組推出了一套長(zhǎng)效管理機(jī)制，圍繞“數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)測(cè)試、運(yùn)行監(jiān)控”的六大核心管理領(lǐng)域，從“制度、組織、工具、管理”四大維度提供保障，確保數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型健康、長(zhǎng)久。
通過科技能力與業(yè)務(wù)需求的同頻共振，該行在國內(nèi)大中型銀行中率先完成了核心數(shù)倉的全面重構(gòu)，再一次成為行業(yè)領(lǐng)跑者。實(shí)際上，這一突破性成果的取得，不僅源于行內(nèi)自上而下的有力推動(dòng)，更離不開其對(duì)科技合作伙伴的審慎考量與精準(zhǔn)選擇。
彼時(shí)，長(zhǎng)亮科技已成為金融數(shù)據(jù)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，其大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)已覆蓋全球200余家金融客戶，包括所有的政策性銀行、八成以上國有銀行及九成股份制銀行。憑借在銀行數(shù)倉領(lǐng)域積累的實(shí)施方法論、大型項(xiàng)目的豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，以及在大行項(xiàng)目中被屢次驗(yàn)證的技術(shù)實(shí)力，長(zhǎng)亮科技在眾多金融科技廠商中脫穎而出，成為該行實(shí)現(xiàn)這一創(chuàng)舉的最佳拍檔。
在項(xiàng)目實(shí)施過程中，雙方組建的項(xiàng)目組通過敏捷協(xié)作機(jī)制，將長(zhǎng)亮科技沉淀的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與該行深度業(yè)務(wù)洞察有機(jī)融合，最終實(shí)現(xiàn)了方法論創(chuàng)新與工程實(shí)踐的雙向賦能。而這場(chǎng)行業(yè)級(jí)攻堅(jiān)戰(zhàn)役，也讓長(zhǎng)亮科技數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在技術(shù)交付之外實(shí)現(xiàn)了能力升維，確保每個(gè)技術(shù)決策都能精準(zhǔn)錨定業(yè)務(wù)價(jià)值。這些成熟的經(jīng)驗(yàn)和能力，不僅將賦能國內(nèi)銀行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，更將成為長(zhǎng)亮科技大數(shù)據(jù)產(chǎn)品“出海”的底氣來源。
依托國內(nèi)市場(chǎng)的深厚積淀和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，長(zhǎng)亮科技面向海外市場(chǎng)推出了綜合化+智能化產(chǎn)品——DataMind。該產(chǎn)品將數(shù)據(jù)研運(yùn)、數(shù)據(jù)中臺(tái)組件、數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景、AI能力等有效融合，嵌入到數(shù)據(jù)體系的標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施工藝流程中，并預(yù)置數(shù)據(jù)湖模型，打造湖倉一體自動(dòng)化流水線。在長(zhǎng)亮科技成熟方法論、產(chǎn)品以及工具的加持下，將會(huì)有越來越多海外銀行成為數(shù)據(jù)管理的創(chuàng)新典范，構(gòu)建起前瞻、敏捷、智能化的大數(shù)據(jù)體系。
結(jié)語
在瞬息萬變的大環(huán)境中，數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域正經(jīng)歷復(fù)雜的變化與挑戰(zhàn)，但秉持“創(chuàng)新求索”這一不竭追求，終究會(huì)獲得持續(xù)領(lǐng)跑行業(yè)的“碩果”。這正是該股份制銀行和長(zhǎng)亮科技能夠鑄就行業(yè)標(biāo)桿之作，不斷引領(lǐng)銀行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)生力量所在。
