数据量(累积) 访问频率
数据量(累积)
访问频率
0 6个月 1年 5年 10年
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二、数据生命周期管理理论与方法
数据生命周期管理的总体原则
在数据的整个生命周期中，不同阶段的数据其性能、可用性、 保存等要求也不一样。
通常情况下，在其生命周期初期，数据的使用频率较高，需 要使用高速存储，确保数据的高可用性。
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三、工行数据生命周期管理实践
规范主要内容
借鉴国际先进数据模型,对工行的各应用系统数据进行提炼和分 类，在数据生命周期的各个阶段制定了有效的管理策略 。
将工行的应用系统按产品线（共20类）进行划分，并在此基础 上对各产品线的数据类别进行了确认；规定了各产品线各类数 据的数据有效期，建立了完整的数据有效期管理工作规范体系 ，确立指导工行各类数据的基本管理原则和具体应遵循执行的 各种办法
一、工行数据管理的总体情况
数据质量管理流程
1、从源头治理 从数据录入、内 部处理入手，把 好数据质量“入 口关”。
3、做好规范管理
完善制度、规范流程、 系统硬控制，把好数 据质量“流转关”。
2、督促问题治理
部署检查规则，实现问题数据发现、 分发、治理、监督、考核闭环管理， 把Байду номын сангаас数据质量“治理关”。
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一、工行数据管理的总体情况
数据安全管理
为了加强数据安全管理，工行制定了《数据管理办法》和《数 据管理办法实施细则》，明确了各环节的数据安全管理要求， 并采取了一些技术手段进行硬控制。 数据安全的主要管理要求： 使用生产数据必须经过申请和审批，开发测试环境使用生产 数据必须进行数据变形。 涉及敏感信息的生产数据的传输必须采用加密处理或使用专 用邮箱、专用FTP服务器传输等 。 对生产用户进行严格授权管理，防范非授权访问生产数据 。 对生产数据建立和实施严格的备份机制。对数据保存介质进 行分类登记，及时进行清理和转存。
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物理删除磁盘和磁带上的数据，销毁光盘介质。
目录
一、工行数据管理的总体情况
二、数据生命周期管理理论与方法
三、工行数据生命周期管理实践
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三、工行数据生命周期管理实践
建立了数据生命周期管理体系
工行数据生命周期管理从组织建设、制度规范、系统工具、日 常管理各方面开展相关工作。
制定了全行统一的《数据生命周期管理技术规范》，并配套发 布了一系列数据清理工具，根据规范制定的策略定期进行清理 ，并将清理的数据归档到历史数据管理应用中。
数据生命周期管理 理论与实践
2012.9
目录
一、工行数据管理的总体情况
二、数据生命周期管理理论与方法
三、工行数据生命周期管理实践
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一、工行数据管理的总体情况
工行数据管理的指导思想
指导思想
构建合理的数据管理组织架构和数据架构体系，做好数据 治理，促进各应用系统信息高度共享，充分发挥数据价值， 为经营决策提供科学依据 做好信息标准化管理，提高数据有效性、一致性和规范性 做好数据质量管理，确保数据的准确性 做好数据生命周期管理，实现数据从产生到销毁的全过程 规范化管理 做好信息安全管理，确保信息不被泄露
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一、工行数据管理的总体情况
信息标准化建设总体目标
总体目标：通过统一信息标准制定、发布使用、制度约束、 系统控制等手段，实现工行信息的完整性、有效性、一致性、规 范性、开放性和共享性管理，提高工行信息化水平。
1.完整性：涵盖客户、机构、 产品、帐户等银行全部重 要信息 2.有效性：信息准确度高、理 解上不存在歧义。 3.一致性：做到“五统一”。 4.规范性：制度规范、流程 控制、系统管理等。
管理信息主要从内部管理系统收集，包括资讯平台、制度园地、 人力资源管理、分支机构管理、办公管理等系统。
外部信息主要包括监管机构提供的信息（如征信信息、风险提示 信息等）、行业信息、外部报价信息等。
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一、工行数据管理的总体情况
数据基础层（建立数据仓库和数据集市）
为了对客户行为和业务管理进行科学分析和预测，需要建立集 合各类业务数据为一体的数据仓库，进行面向各类主题的数据 统计和挖掘分析，为市场营销和管理决策提供科学依据。 工商银行在2002年完成数据大集中之后，就已经意识到数据对 于银行经营管理的重要作用，在姜建清董事长等行领导的关心 指导下，开始着手数据仓库建设工作。10来年，工商银行数据 仓库建设稳扎稳打，已成为各类业务数据集中存储的重要载体 和关键基础平台。
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一、工行数据管理的总体情况
管理操作层
主要面向客户服务和内部经营管理，包括客户营销、资本管理 、资产与负债管理、信用风险管理、操作风险管理、市场风险 管理、绩效考核管理、内部审计与合规管理等。管理操作层的 基础数据主要来自各个业务系统，有些统计指标类数据是经数 据仓库加工提供。 为满足日常经营管理，提供了以固定报表为主的综合报表统计 平台。 为便于突发性和临时查询需要，提供了基于数据仓库的灵活查 询功能。
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二、数据生命周期管理理论与方法
数据生命周期管理流程
数据各生命阶段的管理策略
数据生命阶段 管理策略 永久保存：数据从产生开始一直在生产系统中保存， 在线阶段 此类数据不需要进行清理。 （数据产生与使用阶段） 保存一段时间后清理：数据被标记为失效或过期后在 系统中保存一段时间后进行清理。 在线归档：查询频度仍相对较高的数据，通过数据库 形式保存数据，用户仍可以通过系统在线查询；部分 归档阶段 数据通过在线归档一段时间后进入离线归档阶段。 （数据备份与保存阶段） 离线归档：查询频度相对较低的数据，通过光盘或磁 带等介质保存数据，用户无法在线访问，需通过恢复 光盘或磁带介质。 销毁阶段 （数据被销毁至消失）
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一、工行数据管理的总体情况
构建了分层的数据架构体系
数据采集层 交易信息 客户信息 管理信息 外部信息 数据集成层
风险集市
指标模型层
管理操作层
绩效等经营 管理系统
数据指标
营销等业务 管理系统 资本管理、 操作风险管 理等风险管 理系统
数据仓库
绩效考核
模型
客户关系管理
灵活查询
用 户 统 一 操 作 界 面
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二、数据生命周期管理理论与方法
数据生命周期的基本原理
数据访问频度与数据量的变化会随着时间的迁移而呈反比例变 化
利用随时间积累，数据访问频 次变化和数据量累积变化成反 比这一客观规律，对数据根据 访问频次进行数据价值评估， 对大量低价值信息采取低成本 的数据保存手段，使数据的价 值和存储的技术和管理相匹配 ，进而大幅降低整体数据存储 成本；
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目录
一、工行数据管理的总体情况
二、数据生命周期管理理论与方法
三、工行数据生命周期管理实践
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二、数据生命周期管理理论与方法
背景情况
早期银行的金融产品相对较少，主要是以存贷汇为主，且数据 是以省（市）为单位分布存放，数据量相对较少；此外由于还 还没有数据集中分析挖掘的需求，日常处理对象主要是短期之 内的数据，时间跨度小，处理的数据规模相对可控。 随着各家银行实施了数据大集中，集中存放和处理的数据量急 剧增加，例如工行目前核心银行数据已达150T，数据仓库存放 的数据已达185T；同时随着各类业务的快速发展，银行每天都 在产生大量的数据，并需要对这些数据进行分析挖掘，系统资 源开销和运行效率都面临着越来越大的压力。 为控制在线数据规模、保证应用系统健康高效运行，对数据从 创建到最终销毁的生命周期进行全程管理显得越来越迫切 。
在线阶段
归档
归档阶段
清理
销毁阶段
在线归档 系统 快照 用户 快照 历史数 据管理 结构化 电子影像及文 档服务平台 非结构化
转移
离线归档
老化 表
磁带 光盘 低端磁盘
说明： 在线归档阶段（也被称为近线阶段）：将访问频度较低且应用需求不高的数 据从应用中分离出来，保存在另外的磁盘并提供相应的查询； 离线归档阶段：将访问频度较低且应用需求不高的数据从应用中分离出来， 保存在磁带、光盘及低端磁盘上。离线归档后不提供信息联机访问接口，如有 相应的查询要求，需特定的查询工具或将归档数据导入相应系统
科目定制类
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一、工行数据管理的总体情况
指标模型层（模型部分）
模型是实现各类共用指标成熟的计算方法，主要用来规范和统 一各类指标的计算，达到方法共享和提高数据一致性的目的。
目前已经实现的模型包括如下内容：
客户评价模型 产品定价模型
绩效评估模型
风险计量模型 财务预算模型 。。。
随着时间的推移，数据重要性会逐渐降低，使用频率会随之 下降，应将数据进行不同级别的存储，为其提供适当的可用 性、存储空间，以降低管理成本和资源开销。 最终大部分数据将不再会被使用，可以将数据清理后归档保 存，以备临时需要时使用。
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二、数据生命周期管理理论与方法
数据生命周期管理流程
清理
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三、工行数据生命周期管理实践
《数据生命周期管理技术规范》总体情况
《规范》建立了统一的对所有数据的有效期管理的具体标准、 方案、指引和制度，是数据管理的指导方针，提高了数据管理 工作的统一性、系统性、全面性和科学性 《规范》改变了以往根据磁盘容量和依赖于技术人员经验的状 况，使全行有了科学统一的数据管理标准，减少了因数据保留 时间不当而出现应用风险，使中国工行的各类业务系统可以更 好、更稳定地为广大客户提供优质地服务。
客户经理
各级管理人员
信息获取
信息整合 信息反馈及应用
信息加工
信息展现
高级分析用户 （灵活查询） （数据挖掘）
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一、工行数据管理的总体情况