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[数据治理实践] 详解数据治理——主数据管理

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发表于 2019-9-30 17:25:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
  • 定义


主数据是指在系统间共享的数据(例如,客户、产品、账户和组织部门相关数据)。与记录交易活动,波动较大的交易数据(TransactionData)相比,主数据(也称基准数据)变化缓慢。在正规的关系型数据库中,交易记录可通过关键字关联到主数据,形成对交易数据分析的主体等维度信息。主数据必须存在并加以正确维护,才能保证系统的参照完整性。
通常在商业银行管理中涉及到的主数据管理主要包括:
1)   客户主数据
2)   产品主数据
3)   账户主数据
4)   机构主数据
5)   员工主数据
6)   抵质押品主数据
  • 主数据管理


主数据管理定义
描述了一组规程、技术和解决方案,这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方(如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴)创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。
主数据管理范围
    在同业数据管理的实践,主要集中在以下领域:
1.     共享所有系统中的客户数据,使之成为一系列以客户为中心的业务流程和服务。
2.     实现对于客户、产品和供应商(制造业会重点考虑,银行不考虑供应商的概念)都通用的主数据形式,加速数据输入、检索和分析。
3.     支持数据的多用户管理,包括限制某些用户添加、更新或查看维护主数据的流程的能力。
4.     集成产品信息管理、客户关系管理、客户数据集成以及可对主数据进行分析的其他解决方案。
    因为行内抵质押品管理,主要由抵质押品管理系统一个系统负责集中处理,不需要探讨主数据系统建设和管理策略;员工主数据管理通常也是由人力资源管理系统承担;账户主数据在银行不具备很强的共享性。因此本期我们会探讨的包括客户、产品、机构主数据管理三个专题。
    主数据管理主要解决的是集中和共享的问题,因此主数据管理功能包括:
1.     归并与整合:“匹配与合并”逻辑,用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录
2.     数据更新与覆盖:宽泛的单元格级别关联和历史记录,为数据内容提供了详细的审计跟踪
3.     集中存储的系统实现:适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库

  • 主数据管理咨询工作方法


成熟评估模型方法
进行主数据管理规划,需要了解成熟的主数据管理模式;客观评估当前的主数据管理现状;分析现状和成熟的模式之间的差距;最终形成针对主数据规范化管理的建议。因此需要有一个主数据管理成熟度模型作为主数据成熟度评估的参考与指导。参考David Loshin 《master data management》中给出的主数据管理成熟度模型,我们把主数据管理的成熟度分为以下几个等级:
1    Level0 :无主数据管理:各个系统独立,数据无统一定义、无共享。
2    Level1 :提供列表:列表管理、手工维护、协同维护、系统各自参考列表。
3    Level2 :同等访问:基于列表参考基础上,集中存储、无整合、各自访问。
4    Level3 :集中总线处理:集中存储、标准定义、数据整合、通过总线集中共享。
5    Leve4 :业务规则和政策支持:在4基础上增强主数据基于业务规则和流传能够的维护和使用。
6    Level5 :企业数据集中:主数据服务、统一数据定义、授权使用、变更传播。应用不再拥有、控制主数据,而是无差异化使用。
该主数据成熟度模型在主数据管理领域被广泛的采纳和使用,也作为我们后续规划的指导方法之一。
举例:客户主数据管理。
以主数据管理成熟度评估模型为指导;以同业最佳实践为发展目标;以现状评估为基础;进行客户主数据管理的差距评估。在差距评估的基础上,定义客户主数据改进策略,以及后续执行计划。
    同时按照客户主数据特征,我们在客户主数据管理中,重点从以下角度对客户主数据管理进行评估:
1)  客户归并与识别:解决在全行不同的业务发生过程中,跨系统和应用,我们对对公组织、个人、金融同业的客户唯一性识别的问题。
2)  客户信息项共享策略,该策略可以从以下几个子维度进行考虑:
2.1   解决在全行层面上那些客户信息应该统一和共享的问题;
2.2   基于以上,该客户信息应该在客户主数据管理系统中进行统一存储和管理;并且在修改过程中应该被发布,并且要求各系统保持和主数据管理系统的一致性;
2.3   基于以上,在管理分析类系统中,应该遵照该共享策略,给出跨系统取用原则,或者信息项覆盖策略。
3)  客户主数据管理系统建设;在1)、2)原则的指导下,评估当前行内系统现状,给出未来客户主数据管理系统的建设规划。

  • 按照这样,就可以进行现状评估
  • 然后提出规范化方案



作者:MrRiskMgt
来源:风控君
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