搭建数据中台，某商业银行实现数据服务敏捷交付，支撑AI智能化应用：搭建数据中台

原标题：搭建数据中台，某商业银行实现数据服务敏捷交付，支撑AI智能化应用

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总部位于杭州的浙江某商业银行（以下称“该银行”）成立于1987年， 2005年完成股份制改造， 2006年由地方城市信用社改建为商业银行，致力于做小微企业和市场商户的商贸金融伙伴。
几年前大数据浪潮兴起时，该银行在传统数据仓库架构之上拓展搭建了大数据平台，并与多家厂商合作，建设了多个大数据相关系统，但是系统间联动能力较差。这就导致了数据需求被多个操作人员转化成了数以万计的ETL任务，散落在几千张表中，无法形成有效的数据资产。
配合数字化转型战略的实施，该银行成立了数字金融部，作为数据管控和服务的一级部门，主要负责数据资产的管理和对接业务部门的数据需求。通常，业务部门提出需求后，管控部门首先去理解相关需求指标，定位源数据表和数据本体，再分析指标如何计算实现，然后提交科技部门开始开发测试工作，完成后通知业务进行结果确认，最后进行批量的后台处理。
这一系列流程周期长，从几周到几个月不等。对于业务部门，数据需求排期流程十分漫长，过程中与开发人员反复确认口径，沟通成本高。由于缺少友好的自助分析工具，过于技术化难以理解；对于科技部门，业务部门反复提出取数需求，挤占大量开发人员时间，无暇顾及更高价值的业务分析或AI类需求。
总结来看，该银行面临数据需求兑付缓慢的痛点，主要有三个方面的原因：第一，系统联动能力差，无法形成统一的数据资产，新场景开发难以复用已积累的数据资产，需要重新取数；第二，取数工作流程长，耗时长；第三，数据分析依赖于开发人员用繁琐的代码完成，技术门槛高，开发效率低。
为了解决以上问题，该银行经过慎重考核，选择了山景智能作为合作伙伴。山景智能是一家面向未来银行的数据及业务智能服务提供商，旨在帮助金融机构构建和提升数据资产及AI智能化服务能力，目前已推出智能数据平台-星际STELLA、智能AI平台-星云NEBULA、智能业务平台-觉醒AWAKE、全流程敏捷开发管理平台系列自研产品。
经过深入的调研后，山景智能为该银行搭建了一套业务中台和数据中台，通过数据资产化将行内此前数据治理的成果串联，同时满足离线、实时数据查询、分析需求。
管用一体，支撑数据需求的敏捷交付
在本次合作中，该银行主要做了三个方面的工作。
首先，对该银行原有技术平台进行串联整合，以集中API化的方式在山景智能的底层数据服务平台进行统一的数据调用。一方面，所有资产发布必须与行内现行的基础数据标准和指标数据标准对标。基础数据资产的发布对接该银行现有数据仓库（Oracle ， Teradata）或者大数据平台（CDH、TDH等）。另一方面，各类报表、AI、数据应用和数据API均基于发布后的数据资产进行封装或衍生。保证了数据可基于同一套标准进行管控，并且保证了数据入口和出口的统一。
图1：该银行数据数据中台示意图

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其次，山景智能为该银行制定了数据资产的规划项目，让科技部门用贴近业务的语言准确表达需求，并将该需求自动生成为数据资产，避免实现过程中的理解差异与反复，也让科技部门更好的复用数据资产，实现快速交付。
具体而言，在数据资产化的环节，山景智能采用本体建模的方法，基于面向业务的语言构建数据资产，映射元数据，进而形成全行级的知识图谱。随后，以乐高积木的方式对数据资产进行拼装，数据资产的衍生通过配置实现，便于追溯，保证资产的可复用性。并以图形化对数据血缘进行展示，这样可以更好的反应数据资产或数据标准的系统分布。基于数据资产外放的指标库、标签库、API库，用户自定义形成的查询、分析、模型、报表构成了数据应用市场，最终实现场景赋能。
图2：该银行数据中台的工作流

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在数据中台的模式下，从业务需求到数据资产化的整个过程实现了闭环。业务人员提出需求后，需求随后流转到数据资产管理部（即数据金融部），数据资产管理人员对需求的业务指标进行分析，如果发现该指标已存在于数据平台中，则直接进行资产发布；反之，管控人员会将需求转达至科技部开发人员，进行模型研发工作，根据需求自动生成数据资产。