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民生银行数据体系的构建与实践

▲ 图2 科技金融银行的哑铃型新模式 银行业的数据建设,在前台业务系统和后台数据系统之间构建了一条数据和能力的通道,为前台的业务团队、客户经理、财富顾问与后台的数据专家、算法模型专家、人工智能专家的工作衔接形成一条强有力的支撑纽带...▲ 图3 数据建设目标 1、数据体系技术方案 ?...▲ 图4 数据体系全景 数据在金融领域的落地应用属于前沿技术,民生银行经过自主探索、自主研发,形成由4大功能体系、12个子系统构成的金融数据体系,如表1所示。 ?...民生银行在建设银行数据过程,结合自身经营现状,提出了一套“场景分区+技术分级”的数据场景服务管理方案,形成由11项业务场景、4级服务、18组管控域组成的数据服务管理矩阵。...四、助力改革转型,数据典型案例实践 1、支撑小微新模式探索,全流程数据驱动 小微3.0新模式是民生银行积极推进改革转型战略级项目,全技术架构实现化,借助业务数据提供的能力,完成常态化产品推荐

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数据:什么是数据

数据:什么是数据 什么是数据 数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。...由此,集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本,并没有达到数据建设的真正目的。 数据的基本能力 数据具有数据服务的能力。...传统企业搭建数据,如果仅完成了API接口的创建,仅仅是完成了数据建设的其中一环。因此,数据并不是端到端的技术赋能平台。...由此,集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本,并没有达到数据建设的真正目的。 数据的基本能力 数据具有数据服务的能力。...数据的建立可以帮助企业对数据进行风险隔离,确保一方不影响另一方。 数据应用方式 数据应用方式一为帮助业务部门灵活使用数据分析。数据改变了以往业务部门数据分析技术能力不足的窘况。

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数据,什么是数据

数据是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗?普通企业该不该做数据数据的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗? 数据不是大数据平台!...首先它不是一个平台,也不是一个系统,如果有厂商说他们有个数据卖给你,对不起,它是个骗子。 要回答数据是什么,首先要探讨一下到底是什么。...数据也可以小而美 建设数据的关键考量包括两方面。 首先数据一定要与业务价值对齐。构建数据,最重要的不是技术,也不是数据质量好不好,而是数据思维和数据文化。...数据工程团队:建设和维护数据,包括 ETL、数据采集,以及数据性能和稳定性保证,利用的工具采集、存储、加工、处理数据。...数据 VS 数据隐私 对于数据来说,数据隐私和安全性也是非常重要的问题。可能很多人还记得前些日子马化腾针对“腾讯数据论”的回应。

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数据是什么:数据剖析

数据被誉为大数据的下一站,成为了人们谈论的焦点,2019年也被称为数据元年。但是数据是什么?它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别?它的主要功能是什么?...数据数据平台最大的区别是什么?我们认为数据是离业务更近。业务需要什么服务?是数据数据服务。 的部门或者团队,最优先考虑的是提供给业务所需要的服务。...滴滴的数据和其他的数据有所差异,它的数据的整个生产价值曲线,跟大部分的企业都不一样。 滴滴的数据跟前面介绍的数据,在数据服务、数据资产,底部的数据存储上是类似的。...四、数据的本质和六大能力模型 在这样的愿景和使命下,数据是什么?它应该构建什么样的能力呢? 1. 数据的本质 数据是什么?...只要能够提供为前台的业务提供快速的数据服务,就是狭义的数据。 我们来举个银行业的案例。 [1wnkqr2t5h.jpg] 银行会有不同的业务部门,每个业务应用里面都会用到数据

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数据

数据模型是分层次的,以前叫作数据仓库模型,概括为三层,基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇总、关联...,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的,但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到模型,以便开放给其它人使用,是相对的...数据服务将数据模型按照应用要求做了服务封装,就构成了数据服务,这个跟业务台中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,毕竟OLTP功能的变化有限,而数据分析受市场因素的影响很大,变化更快...随着企业大数据运营的深入,各类大数据应用层出不穷,对于数据服务的需求非常迫切,大数据如果不服务化,就无法规模化,比如浙江移动封装了客户洞察、位置洞察、营销管理、终端洞察、金融征信等各种服务共计几百个,每月调用量超过亿次...但有数据模型和数据服务还是远远不够的,因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求,这时候就得授人以鱼不如授人以渔了,数据的最后一层就是数据开发,其按照开发难度也分为三个层次,最简单的是提供标签库

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数据建设(二):数据简单介绍

之所以现在推崇数据的建设原因是数据确实给小前台提供了强有力的数据支持,实现了对需求快速响应,另一个重要的原因是数据已经在阿里体现了巨大的商业价值和应用价值。...关于数据有以下几个功能特点: 1)数据具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现核心能力。 2)数据的核心就是实现公共计算逻辑下沉,实现数据复用,提供给接口使用。...是一种经营理念,是一种组织形式,是“平台思维”的自然演进。 又包含业务、技术数据。...数据 业务是抽象业务流程的共性形成通用业务服务能力,而数据则是抽象数据能力的共性形成通用的数据服务能力。...三、数据与业务区别和联系 一个企业可以同时拥有业务数据,两者是相辅相成的。

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数据建设(一):数据出现的背景

数据出现的背景一、数据建设中出现的问题在企业数据建设过程,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...数据的取数效率低下在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市,就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试,...二、为什么要构建数据以上我们分析了数据建设中出现的各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...表数据多久之前的数据可以被删除?由于对数据管理能力缺失导致一系列不可预估的问题。...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制,通过这套机制整合企业数据,规范、快速的形成数据服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支撑,这套机制就是数据。三、思维导图总结图片

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什么是数据?全面解读数据

”早期是由美军的作战体系演化而来的,技术上说的“”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。阿里在今年发布“双+ET”数字化转型方法论,“双”指的是数字和业务。...数据是什么 数据是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。...广义的数据包括了数据技术,比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合,今天谈到的数据包括数据模型,算法服务,数据产品,数据管理等等,和企业的业务有较强的关联性,是企业独有的且能复用的...它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设,减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。 建立数据的原因 数据和业务相比,面临的情况可能会更加复杂一点。...03 数据是培育业务创新的土壤 企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上,即从数据开始,不能总是从基础做起,数据数据创新效率的保障。

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数据建设(一):数据出现的背景

​ 一、数据建设中出现的问题 在企业数据建设过程,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...数据的取数效率低下 在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市,就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试...二、为什么要构建数据 以上我们分析了数据建设中出现的各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...表数据多久之前的数据可以被删除?由于对数据管理能力缺失导致一系列不可预估的问题。...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制,通过这套机制整合企业数据,规范、快速的形成数据服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支撑,这套机制就是数据。 三、思维导图总结 ​ ​

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数据建设(四):企业构建数据评估

1、大金融(银行、保险、证券、互金等)行业 2、公共安全行业(食品安全、信息安全等) 3、零售行业 4、地产行业 5、工业制造行业 企业构建数据评估 一、​​​​​​​数据应用成熟度四个阶段 每个企业的发展情况不同...,到底要不要构建数据?...六、不同行业数据需求 数据的构建并没有行业限制,任何行业都可以构建数据,只是不同行业、不同阶段的企业所需要的数据应用能力不同,对数据的依赖度也不同。...数据建设是一个持续完善的过程,任何企业构建数据不是一下完成,下面是一些行业所处的阶段以及对数据的共性需求。...1、大金融(银行、保险、证券、互金等)行业 数据应用能力成熟度 处于数据驱动向运营优化过度阶段 对数据的诉求 业务强依赖于数据,是数据使用最深的行业,对是真实的强需求。

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数据建设从数据的认知开始

导致数据最终是一个技术平台的呈现;价值就无法最大化。本文将从数据的价值体现、必备的核心能力来对数据建设做一个简短的认知。 数据的价值体现 ?...数据必备的核心能力 ? 现实,由于对数据的认知不够全面,导致数据的落地困难重重,目前数据的建设往往是技术组件的堆积,是传统数据仓库的改版。...数据建设的核心是数据数据管理的核心也是数据数据应用的核心还是数据数据对于金融企业如此重要,那么数据建设过程,我们依靠什么样的数据体系来构建我们的数据?...2、书同文、车同轨:定标准 金融企业的数据标准一般以业界标准为基础,如国家标准、监管机构(如国家统计局、中国人民银行、工信部)制定的标准,结合本身实际情况对数据进行规范化,一般会包括分类、格式、编码规则...高质量的数据是金融企业进行分析决策、业务发展规划的重要基础,只有建立完整的数据质量体系,才能有效提升银行数据整体质量,从而更好的为客户服务,提供更为精准的决策分析数据

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浅谈数据

一、什么是数据 数据的概念最是阿里提出来的是为了实现数据的分层和水平解耦,提供数据服务能力。看了那么多的概念,对也有些自己的理解。笔者认为主要是为了提供全域的数据服务。...二、如何建立数据 建设数据主要就是从数据模型、数据资产、数据治理、数据服务四部分出发。...1、数据模型 数据模型,就是我们熟悉的数据仓库的模型,按照数据仓库规范分层开发模型,实现数据的标准化,多采用维度建模。还有一些挖掘模型,如果用的多了,也可以沉淀到数据。...4、数据服务 数据最重要的就是要对外提供统一的服务能力。...三、数据数据仓库有什么不同 很多人对数据数据仓库两个概念可能不是很清楚,其实最主要的是思维理念不同,数据仓库是“管理数据”,数据是“经营数据”,数据是为了提供服务而生(也有说是为了前台而生

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凯哥讲数据Netflix的数据(上)

前言 在《#凯哥讲数据#数据的使命,愿景和六大核心能力》,我提到,数据的愿景是"打造数据驱动的智能企业"。...[1] 本文通过研究,还原Netflix的整个转型过程,转型过程数据在其中所起的作用,以及,Netflix的数据驱动的能力是如何构建的。...本文分两个部分: 上部 一、Netflix:业务转型的奇迹 二、数据驱动的数字化转型 下部 三、Netflix的数据 ?...以上这么多角色,都统一在一个大数据门户上协作,从而保证了数据同源,保证大家的认知,背景的一致性,从而保证数据产品的准确性,这样的效率是很高的。这和我们所提倡的企业级数据的概念有异曲同工的感觉。...请期待第三部分《Netflix的数据》 欢迎转载,但是请注明出处,谢谢。

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数据实战(00)-大数据的尽头是数据吗?

从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据项目,建设数据俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据是大数据下一站。...为啥数据是大数据的下站?与数仓、数据湖、大数据平台啥区别?...来深入大数据发展史,先从数仓出现讲起,途径数据湖,再到大数据平台,这样才能理解大数据发展的每阶段的问题,深入理解数据在大数据发展的历史定位。...数据需要依赖大数据平台,大数据平台完成了数据研发的全流程覆盖,数据增加了数据治理和数据服务化的内容。...数据借鉴了传统数据仓库面向主题域的数据组织模式,基于维度建模的理论,构建统一的数据公共层。 数据: 吸收传统数仓、数据湖、大数据平台优势 又解决数据共享的难题,通过数据应用,实现数据价值落地

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数据实战(11)-数据数据安全解决方案

0 微盟删库跑路 除了快、准和省,数据须安全,避免“微盟删库跑路”。...对一天以上数据恢复,建议采取基于冷备集群的数据备份来恢复。 3 精细化的权限管理 避免敏感数据泄露。数据权限是数据实现数据复用的前提和必要条件。...权限问题,在数据构建之初,须提前规划好。 数据支撑技术体系基于OpenLDAP + Kerberos + Ranger 实现的一体化用户、认证、权限管理体系。...数据用户、认证、权限系统架构: 如有几千机器,却没个统一的用户管理服务,当想添加一个用户,需到几千服务器创建初始化用户,OpenLDAP解决了这问题。...由于数据台中会有一些涉及商业机密的核心数据,所以数据权限要根据数据资产等级,制订不同的授权策略,会涉及到不同的权限审批流程,对于一级机密文件,可能需要数据负责人来审批,对于一般的表,只需要表的负责人审批

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数据数据

数据的概念显然更加抽象一些,比如用友把数据作为其云平台的一部分,同时提供业务和技术;咨询机构罗兰贝格认为数据的本质是数据共享、整合和深度分析;奇点云强调数据的能力是“计算平台+...数据是实现业务核心共享数据的跨域整合,再通过加工后提供整合后的数据服务能力。...业务重点是业务数据化,而数据重点是数据业务化,数据来源于业务又反哺业务。...对主数据数据区别的说明 在了解清楚了两者的基本定义后,再来看区别。如下图: 对两者的区别点进一步说明如下: 主数据出现在传统架构,数据出现在新和微服务架构,两者本身不在一个层面。...主数据在整个架构演进后,会转变为业务各个中心,这些模块仍然属于业务内容而不是数据的内容。 主数据在传统架构里面由于存在数据共享模式,因此一般也包括ETL,数据集成等功能。

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数据即服务——数据的四大支柱

而作为众多“”核心成员之一的“数据”,似乎成了“”家族的最顽强的那个,在沸沸扬扬“”质疑声苦苦地挣扎着…… — 01— 我们在谈「数据」的时候, 到底在谈论什么?...在过去了两年里,我做了一些关于的数据研究,也写了几篇数据的文章,试图去理解和定义清楚“什么是数据”。...2、定义数据的定位和长期目标,数据一定不是一个通用的工具,每个企业的数据都应该有自己的“使命”。...— 03 — 数据支柱二:数据服务 在笔者看来,数据最重要的不是而是数据,但“纯粹”的源数据严格来说还也不是数据的一部分,需要将其加工、处理、标准化形成数据服务和数据产品。...数据提供的能力包括:数据资产管理,公共数据服务,垂直数据服务,数据服务开放共享,数据运营,管理等。数据即服务,每一项的能力都是为服务用户而生! ?

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数据 - 数据质量维度

在做数据-数据质量的过程,通过调研方法论,可以对数据质量技术类校验类型划分6大维度,这些维度如下: 数据质量6大技术质量维度 方法论依据: 数据资产管理实践白皮书4.0 质量维度 质量维度描述 表级内置...列级内置 完整性 数据是否缺失 表数据行数 字段为null或空字符串 规范性 数据是否按照要求的规则存储 身份证校验 邮箱校验 IP地址校验 电话格式校验 邮编格式校验 日期格式校验 空值或空字符串校验...数值格式校验 一致性 数据的值是否存在信息含义上的冲突 准确性 数据是否错误 字段平均值 字段汇总值 字段最大值 字段最小值 唯一性 数据是否是重复的 字段唯一值 字段重复值 时效性 数据是否按照时间的要求进行上传...前一天数据行数 《数据资产管理实践白皮书4.0》网上即有资源,如需使用,可以私聊。

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数据-协作流程

既然数据要用到这么多工具,又涉及这么多角色,如果没有配套的协同流程和规范,那也没办法达到数据高效、高质量、低成本的建设目标。来看几件有意思的事儿。...二.协作流程 2.1 问题 建设数据是一项系统性的工程,不但要有技术的思维,更要有管理者的视角。...应用开发需要把数据导出到应用所属的数据库,然后开发 API 接口,供客户端调用。 数据,提出了数据服务化的思想,数据暴露的不再直接是数据,而是服务。...数据开发,可以直接选择一张数据的 Hive 表,然后在数据服务上创建一个数据抽取任务,把数据抽取到中间存储(中间存储可以是 DB,KV,MPP 等)。...通过这样不断沉淀和记录,数据数据质量就会越来越高,数据质量问题也会减少。

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数据-指标系统

一.示例 指标是一种特定类型的元数据,公司的运营会围绕它进行工作,可以说,它是业务和数据的交汇点。 在电商业务,新用户销售额是考核市场活动拉新效果的重要指标。...原子指标 交易域 30天内黑卡会员购买用户数 black_vip_buyer_num_30days 原子指标 交易域 关联维度 指标关联可分析维度,分析师从不同维度分析 分级管理 一级指标:数据直接产出...二级指标:基于提供的原子指标,业务部门创建的派生指标。...不同等级的指标意味着管理方式不同: 一级指标,要确保指标按时、保证质量产出,指标创建由中负责; 二级指标,允许业务方自己创建,不承诺指标的产出时间和质量。...小结 数据直接产出的核心指标必须实施强管理,由数据团队的专人或者小组负责,最好是数据产品经理的角色。 指标的管理必须结合系统 + 规范的治理方法,明确每个角色的职责,通过系统化的方法实现。

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