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　　本文根据王雪在【第十五届中国系统架构师大会(SACC2022)】线上演讲内容整理而成。

　　嘉宾介绍：王雪，毕业于西安电子科技大学，目前在中国邮储银行软件研发中心从事数据开发(DBA岗)，被评为数据架构方向的青年人才。

　　银行信息化发展历程包括四个阶段：20世纪70年代的信息孤岛阶段、20世纪80-90年代的互联互通阶段、20世纪90年代至2012年的信息化阶段、2012年至今的数字化阶段。

　　在信息孤岛阶段，20世纪70年代，中国银行引入第一套理光-8型主机系统。20世纪80年代，首次批量成套引进M150小型计算机，先后实现了储蓄业务、对公业务、会计报表的自动化处理。

　　迫于经济繁荣发展、柜面业务压力，计算机仅用于各柜面计算使用、系统相互独立、信息独立存储，导致各个机构之间需要实现互联互通。

　　在互联互通阶段，1989年，中国人民银行以金融通信卫星为支撑，实现各银行业务互联，电汇取代信汇。1994年后，商业银行陆续痛楚电子联行汇划及清算系统，实现集汇划、清算、结算于一体的综合性应用系统。2000年，中国人民银行统一开放电子联行“天地对接”，实现异地转账业务24h。

　　上图是银行互联互通清算体系结构，数据还是集中在总行进行清算，发报行向总行发起请求，汇划业务经办行经过处理之后，汇总到清算中心，继而汇总到总行清算中心，最终给予收报行请求反馈。

　　在信息化阶段，我们实现了现代化支付体系，比如中国现代化支付系统(CNAPS)，中国人民银行按我国支付清算需要，自主研发建设，包括大额实时支付系统、小额批量支付系统、清算账户管理系统、支付管理信息系统。

　　电子银行实现了快速发展，出现了网上银行、电话银行、手机银行。数据应用开始起步，我们开始意识建立了企业级数据仓库。运营集约化，“集约运营、服务共享”理念，建立业务集中处理中心、金融交易中心、报表中心、电子银行中心、短信平台、远程授权等营运中心。

　　在数字化阶段，由于大数据、云计算等技术开始崛起，银行的技术架构实现两地三中心的设计理念。管理现象化主要包括：CMMI、ISO认证、IT管控、IT审计。采用渠道、产品创新、互联网金融模式，以“客户体验”为目标，实现金融互联网化。

　　信息系统架构反映一个机构的信息系统的各个组成部分之间的关系，以及信息系统与相关业务，信息系统与相关技术直接的关系，包括应用、技术、数据的相应选择和投资组合定义。

　　事实上，银行信息化系统驱动的两个领域就是价值和作用。不同干系的人对它有不同的期望与价值。对于业务人员来讲，从信息系统中获得更有效的数据价值，挖掘客户的信息，实现更好的营销。对于研发人员来讲，实现业绩融合，更好的推动IT进程的发展。对于数据中心的人来说，想达到自动化一体化的运维。

　　银行信息化在企业内是向上承载战略，向下有系统和信息化规划的方法，在企业内部属于战略规划层，处于规划与管理项目之间。在信息化规划的时候，它的直接术语就是业务架构。架构管控是信息化建设的一套管理机制，确保架构能够持续更新，得到有效的作用，二者是不可缺少的部分。

　　应用架构对实现业务能力、支撑业务发展的应用功能的结构化描述，是业务架构和技术架构的桥梁。它设计的原则是业务适配性、应用企业化、IT专业化、风险最小化、资产服用化。

　　应用架构主要有两个分层分组：分层是业务与技术分离，降低各层级耦合性。分组是业务功能分类和聚合，紧密关联应用与功能聚合为一个组。在应用架构分组方面，银行是一个很大的体系，需要我们对业务进行聚合。可以分为，渠道接入层、渠道整合层、业务处理层、集成层、决策与管理。

　　决策支撑与管理：通过数据分析提供决策支撑的应用以及风险管理、财务管理等。

　　关于应用架构未来发展的趋势，可以扩充我们的客户触达渠道，微信银行可以为客户每天推送渠道信息。通过活动中心、内容中心、决策中心、监控中心、权益中心来扩充营销平台。产品服务层，包括数字货币组、存款业务组。数据和洞察服务层，我们要保障数据的安全性、客户信息的安全性，数据资产的组合。

　　俗话说，工欲善其事，必先利其器。技术架构是支撑应用和数据的技术基础，其领域涵盖应用及数据服务所需要的技术组件、技术平台和支持开发、运维所需要的环境工具、技术能力等。

　　传统技术架构由底层支撑，包括平台服务、网络服务、公共系统服务、接入渠道、接口服务、安全服务、系统管理服务、测试和开发服务等构成。云服务下的技术架构有私有云、公有云、平台服务、基础设施服务等。

　　技术架构也可以从企业集成服务、技术创新服务、通用组件服务、研发运维一体化服务这四个方面进行思考。

　　数据架构贯穿于整个系统，业务操作产生数据，数据在银行应用系统流转，进行数据存储、处理及流转。在银行系统实践中，应用、技术、数据三者不可或缺。数据是连接于应用和技术，应用架构对外影响业务的实现。

　　数据架构需要考虑三个方面：数据的有效性、处理的效率、流转的一致性。数据的生命周期主要包括数据产生、数据流转、数据整合、数据应用、数据归档。

　　数据架构规划在设计的时候，遵守数据分层原则、数据处理效率原则、保障数据一致性原则、服务于业务原则。

　　在数据产生阶段，我们关注重点是业务流程模型导出数据分类模型。设计思路围绕定义和描述业务模型、业务模型到流程模型、提炼数据分类模型。成熟企业级数据模型(IFW模型)，包括相关方、位置、产品类别。

　　数据分类模型和数据标准关系主要有业务数据和技术数据两类。主数据管理和数据分布包括主数据、事件数据、参考数据、以及关系数据。在数据产生环节，需要考虑数据处理效率。

　　在数据流转阶段，有两个目标。业务流程运转的需求，数据实时发生过程中从一个系统到一个系统流程。经营分析和管理需求，数据准实时或日终批量的方式从前台操作、中台控制、后台决策系统的流转。

　　在数据整合阶段，数据标准定义流程：第一步是目标规划，我们需要定义标准化的框架，业务输出的数据，才能够实现企业级数据的建模。第二步是现状调研，我们根据已有的数据进行问题梳理，现状分析、参考文档收集等。

　　第三步是标准设计，对于数据进行标准化的定义、分类、标准数据项、标准值、标准口径。第四步是标准执行，数据映射、规划映射，提供执行建议。

　　上图是商业银行数据架构，集市层面向应用层定制个性化的数据输出，汇总层提供统一的业务口径，比如机构汇总、渠道汇总、账户汇总、产品汇总等。EDW整合层面向主题、业务驱动。ODS层解决源系统快速接入的问题，源数据一次性分析，一次性获取，一次性接入。

　　众所周知，领域驱动价值。银行数据架构是以战略决策和行业对标来驱动的，迫使业务架构进行调整，继而驱动应用架构、数据架构、技术架构。

　　对于银行业的数据架构的规划，在数据治理方面，需要遵循《银行业金融机构数据治理指引》、《统计数据和元数据交换标准》《征信数据元 信用评级数据元》等。在数据安全方面，需要遵循《个人金融信息保护技术规范》、《金融数据安全 数据生命周期规范》。

　　数据架构的实施路径可以按照企业级数据建模的四个步骤，识别实体、形成实体框架图、识别业务对象，定义业务对象。

　　只要把元数据治理好，才能让银行的数据架构从上而下，从下而上实现标准化同一化的管理，对外报送的口径一致。