一、数据标准体系总体规划的指导原则

数据标准体系总体规划的指导原则，如图6-10所示。

图6-10 数据标准体系总体规划的指导原则

1）数据标准的各个阶段均由业务作为驱动。可以建立数据标准管理机制，包括每个阶段的主题以及未来落地的方向，同时对各个主题进行定义。

2）帮助业务人员和技术人员梳理业务流程。因为数据标准的主题横跨业务的方方面面，所以数据标准可以帮助业务人员和技术人员明确业务规则，梳理业务流程。

二、数据标准的规划方法设计

数据标准的规划方法可以参考国内外先进的实践经验，并且结合具有行业先进水平的逻辑模型以及专家的经验。

（1）数据标准规划方法

数据标准体系建设的规划方法可以遵循业界先进的方法论，通过调研、规划访谈、数据标准现状分析，了解业务部门对数据标准的期待和想法，将数据标准的需求转化成业务人员可以理解的文档，建立数据标准管理相关的治理架构和管理流程。数据标准规划的过程如图6-11所示。

（2）数据标准实施优先级

数据标准实施的优先级需要考虑实施的迫切程度、实施的难易程度和业务关注程度等3个方面。

图6-11 数据标准规划的过程

1）实施的迫切程度。通过对各部门领导的访谈和其他调研工作，了解业务部门在发展过程中关于数据标准方面遇到的挑战和困难。对于那些挑战难度较大、困难较多的主题，在实施顺序上会优先进行考虑。

2）实施的难易程度。数据标准实施的难易程度主要是指从标准的现状，例如数据不一致的程度、整合的难度等方面自下向上地考虑数据标准的实施次序。

3）业务关注程度。业务关注程度是由业务部门针对数据标准的重要性组合而成的，回答了对各自领域的数据标准主题的关注程度。

三、数据标准定义方法设计

数据标准定义方法设计主要包括：数据标准分类、定义数据标准的流程，如图6-12所示。

图6-12 数据标准定义方法

1）数据标准分类。

基础数据标准是数据标准定义的重点。根据行业经验和金融建模的方法论，商业银行基础数据标准按照数据主题可以划分为客户、产品、客户资产、员工与机构、账户、营销活动、交易、渠道、财务和地理位置。这些数据主题既彼此独立，又互相关联。可以参考业界先进的逻辑金融模型，如图6-13所示。

基础数据的标准定义框架包括业务主题、基础信息类、信息子类及其业务属性和技术属性。所谓业务属性是根据现状，对客户、产品、渠道、内部机构、协议、地域、财务、事件和资产在内的几大主题进行定义，并对每个主题的重要信息类和子类进行业务规则说明。技术属性定义为数据在应用层面上的技术要求，包括数据长度和格式要求等。

在业务需求和数据整合方面，可以将业务和业务之间的关系抽象成数据之间的关联关系。例如，商业银行的业务数据可以抽象成客户、产品、渠道、内部机构、协议、营销、地域、财务、事件和资产等几大主题。而商业银行的业务领域，例如存贷款、信用卡业务、国际业务、票据业务和投资理财业务等内容都可以包含在这几大主题之中。

图6-13 业界先进的逻辑金融模型

通过这几大主题中对业务的描述，可以将银行所有的业务整合起来，例如可以为客户关系管理、风险管理、绩效分析、产品管理分析、渠道分析和利润贡献度分析提供重要的参考。对于基础信息类来说，它是对业务数据的高度概括，例如客户信息、产品信息和渠道信息等，我们把这些由于围绕业务领域而汇集在一起的数据称为信息类。

例如，基础数据标准将业务数据分成客户、产品、渠道、协议、营销等内容，而每个主题又可以分成多个信息类。例如，客户主题包括个人客户信息、对公客户信息、同业客户信息等，而每个信息类又包含一个或者多个信息子类。

对于信息子类来说，它是在信息类的基础上对数据的进一步细分，这种细分是为了描述信息类中的数据项内容。一个信息子类可以包含一个或者多个数据项内容。

数据标准体系中基础数据框架的内容和范围主要包括主题定义、主题间关系、信息类和信息子类等。业务标准和技术标准的例子分别如图6-14和图6-15所示。

图6-14 业务标准

图6-15 技术标准

2）定义数据标准的流程。

定义数据标准的流程主要包括现状分析、主题定义、标准的审核和标准执行建议，如图6-16所示。

图6-16 定义数据标准的流程

①现状分析。现状分析主要搜集和整理现有系统中与主题相关的业务和数据定义，对问题进行诊断和分析。

②主题定义。确定主题的定义、分类以及信息项的范围等。建立数据项的清单，定义每个数据项的标准，包括业务属性和技术属性。

③标准的审核。标准的审核是由相关成员对数据标准进行评审，由高层领导最终确认。

④标准执行建议。提出数据标准应该遵循的原则以及具体的执行建议。

四、数据标准执行方法设计

数据标准执行方法设计主要包括：以业务需求作为数据标准执行的驱动力、按照计划逐步推进数据标准的建设、制定数据标准的执行策略、完善和管理数据标准的落地和执行。

（1）以业务需求作为数据标准执行的驱动力

数据标准的执行依赖业务部门的需求，只有执行数据标准，才能体现业务的价值。数据标准的执行是以依赖业务需求的迫切程度为前提的。数据标准具有长期性、基础性、迫切性等特点。

（2）按照计划逐步推进数据标准的建设

可以按照计划逐步地推动数据标准的建设。首先选择业务价值高的项目或者专题进行，可以进行一系列的可行性研究和业务价值分析，制定详细的标准落地方案。然后由相关人员进行组织和统一管理。最后，对于一些新建的系统建设项目，需要在开发和设计过程中设置检查点来确保数据标准的执行，并且不断地完善和充实数据标准。

（3）制定数据标准的执行策略

从业务和技术等多个方面去验证数据标准执行方案的可行性，同时根据分析结果，给出合理的数据标准执行建议。

（4）完善和管理数据标准的落地和执行

在数据标准的定义和落地过程中，不断地完善数据标准的管理办法和规章制度，组织架构和流程。同时还需要加强对数据标准执行过程的评审和监督工作，并且逐步建立和细化数据标准的评审规范。

五、数据标准制定的工作步骤

数据标准制定的工作步骤主要包含以下几个部分：准备阶段；对数据标准的需求数据项进行采集；由业务部门确认关键数据项；制定数据标准，以形成数据标准的初稿；对数据标准进行研讨和确认。

1）准备阶段。

准备阶段主要包括对数据标准现状的调研、工作方法和工作模板的准备工作等内容。

2）对数据标准的需求数据项进行采集。

该步骤主要内容包括数据项的来源类型、数据项的来源、主题域、主题域大类、主题域细类、共享项名称、数据项中文名称、系统表中文名称、系统表英文名称、表内字段英文名称、说明、是否纳入共享项等内容，见表6-1。

表6-1 对数据标准的需求数据项进行采集

3）由业务部门确认关键数据项。

该步骤主要内容包括：系统和业务现状，数据标准制定依据，数据标准制定建议，是否制定标准，数据标准名称等。

4）制定数据标准，以形成数据标准的初稿。

5）对数据标准进行研讨和确认。

根据提出的不同意见进行标准修改，最终形成数据标准。

总之，在数据标准执行过程中，需要对现有的数据标准进行管理和维护，在落地过程中，逐步地完善数据标准管理流程和规范。

六、推动数据标准落地的方法

推动数据标准落地的方法主要包括以下几种。

1.通过业务驱动推动数据标准的落地

主要通过业务部门的需求、标准执行的效果和业务现实迫切程度等几个方面去推动数据标准的执行和体现业务的价值，同时它们都是数据标准落地执行的前提和重点。

2.通过制定计划和采用监督评审的方式推动标准的落地

主要包括按计划进行系统的改造和监督评审等工作，如图6-17所示。

图6-17 制定计划和采用监督评审的方式推动标准的落地

3.通过阶段实施的方式推动标准的落地

主要包括可行性研究、价值评估、设定范围和差异执行等工作，如图6-18所示。

图6-18 通过阶段实施的方式推动标准的落地

4.建立数据标准的闭环管理流程

数据标准只有在业务系统的日常运营过程中才能发挥其作用。数据标准可以提高数据的共享性和一致性。数据标准的闭环管理流程包括标准应用、标准发布、标准维护和标准监控，如图6-19所示。

5.通过完善管理组织和流程去推动标准的落地

主要内容包括管理办法/规章制度、组织架构和流程，如图6-20所示。

举例来说，可以参考外部标准、监管要求。先进经验和逻辑模型来规划数据标准体系，如图6-21所示。

数据标准管理是一项具有系统性、复杂性和长期性特点的工作。

随着标准的落地和执行，我们可以不断地完善数据标准，建立数据标准动态管理机制，

图6-19 建立数据标准的闭环管理流程

图6-20 通过完善管理组织和流程去推动标准的落地

图6-21 规划数据标准体系

通过数据管理系统进行标准的更新和发布，推动数据标准在业务领域的落地和执行。业务管理部门在制定业务制度和产品创新时应该遵循数据标准，IT操作人员在系统内进行数据采集和维护过程中应该执行数据标准，加快数据标准在技术领域的落地。

对于数据标准工作来说，落地执行是重点，业务驱动是关键，配套落实是保障，如图6-22所示。

（1）落地执行是重点

数据标准只有在执行时才能体现标准的价值，包括对业务、技术和业务流程的借鉴，然后不断地修正和完善数据标准。

（2）业务驱动是关键

数据标准的建立和使用不能脱离业务需求，真正解决实际问题才是数据标准实施的动力。

（3）配套落实是保障

通过一系列的配套落实来保障数据标准纳入到整体的治理体系中，从而监控数据标准的执行状况。

考虑数据标准执行的先后顺序。对于渠道、公共统计口径和产品目录及其定义等指标的数据标准，按照其重要性，分别划分成高、中、低三个部分，如图6-23所示。

图6-22 数据标准工作

图6-23 数据标准执行的先后顺序

标准体系的实施路线图的制定包括建立数据标准管控体系、数据标准定义和数据标准落地，如图6-24所示。

具体过程举例如下：

（1）数据标准管控体系-组织流程-建设初期

建立数据标准小组机制和管理流程。

（2）数据标准管控体系-组织流程-建设中期

建立专职机构和管控绩效指标体系。

图6-24 标准体系的实施路线图

（3）数据标准管控体系-组织流程-建设后期

定期复审数据标准体系，保证数据标准的合理性。

七、数据标准管控规范、管控原则、管理组织和管控流程

1.数据标准管控规范

数据标准管控规范包括数据标准制定管理办法、数据标准审核管理办法、数据标准发布管理办法和数据标准管理规范等内容，如图6-25所示。

（1）数据标准制定管理办法

明确数据标准制定的部门；明确数据标准制定的工作环节和工作细节。

（2）数据标准审核管理办法

明确数据标准审核的部门；明确数据标准审核的工作环节及工作细则。

（3）数据标准发布管理办法

明确数据标准发布的部门；明确数据标准发布的工作环节及工作细则。

（4）数据标准管理规范

图6-25 数据标准管控规范

明确数据标准管理工作方向与思路；明确数据标准管理部门以及各部门在工作中承担的角色与职责。

2.数据标准管控原则

数据标准管控原则主要包含唯一性、稳定性、前瞻性、准确性、可执行性和低风险性。

●唯一性

主要保证数据标准的命名、编码和业务解释的唯一性。

●稳定性

主要维持数据标准的权威性和稳定性。

●前瞻性

数据标准的调研、设计和执行要具备前瞻性。

●准确性

对数据标准的业务定义、业务名称和口径都应该具备准确性。

●可执行性

主要考虑业务实际情况和未来发展，保证数据标准具有可执行性。(www.daowen.com)

●低风险性

主要考虑各种业务风险和实施风险，保证数据标准能够顺利实施和落地，降低风险性。

3.数据标准的制度规范、数据标准管理办法和数据标准制定的工作方法

（1）数据标准的制度规范

指明数据标准管理工作方向与工作思路，明确参与数据标准管理工作的部门以及各部门在工作中承担的角色和责任。

（2）数据标准管理办法

明确参与数据标准制定的工作部门以及数据标准制定的工作环节及工作细节。

（3）数据标准制定的工作方法

明确数据标准制定的工作方法和原则。

如图6-26所示。

图6-26 数据标准的制度规范、管理办法以及制定的工作方法

4.数据标准的管理组织和管控流程

数据标准管理组织说明如图6-27所示，包括：建立数据管控办公室，设置数据标准主管和数据标准管理员；设立数据标准责任人，包含数据标准负责人、数据录入人员和数据使用人员等，设立系统责任人，分为数据标准负责人和系统负责人。

数据标准管控流程主要包括标准申请、标准规划、标准审核、标准实施和标准规划评估，如图6-28所示。

（1）标准申请

数据标准的申请流程是通过制定计划，提出修订数据标准的申请，同时提交给上层领导进行审核，最后明确责任人的过程。它的主要工作是由标准管理员制定相应的计划，再由数据标准的使用者或者系统负责人提交标准制定的申请，最后由标准的负责人审核相关申请，由数据标准管理员将标准分配给相应的责任人。

图6-27 数据标准管理组织

图6-28 数据标准管控流程

相应的责任人可以包括数据标准管理员、数据标准使用者、系统负责人、业务数据标准负责人和技术数据标准负责人等。

流程主要工作内容包括：

1）制定数据标准的相关计划。

2）明确数据标准相关人员、角色和相应的职责。

3）记录数据在标准应用过程中存在的问题。

4）由相关人员提出数据标准新增、修改、删除的申请。

5）将数据标准的申请提交到决策层审核。

6）由数据标准管理员明确相应的责任人。

数据标准申请流程如图6-29所示。

1）制定计划。

由数据标准管理员制定计划。

2）提出申请。

由数据使用人员、系统负责人提出申请。

3）审核申请。

由业务、技术数据标准负责人审核申请。

4）明确责任人。

由数据标准管理员明确责任人。

图6-29 数据标准申请流程

（2）标准规划

数据标准的主要工作是通过对标准现状的调研和分析，制定业务数据标准和技术数据标准，最后形成数据标准初稿，如图6-30所示。

图6-30 数据标准的主要工作

数据标准规划流程如图6-31所示。

●现状分析

由业务数据标准负责人、技术数据标准负责人进行现状分析。

●数据标准业务定义

由业务数据标准负责人进行数据标准业务定义。

●数据标准技术定义

由技术数据标准负责人进行数据标准技术定义。

●数据标准初稿制定

由业务数据标准负责人、技术数据标准负责人制定数据标准初稿。

图6-31 数据标准规划流程

（3）标准审核

标准审核的主要工作是对数据标准规划进行审核，审核通过后，再对相关部门进行批复和发布，如图6-32所示。

图6-32 标准审核

数据标准审核与发布流程，如图6-33所示。

图6-33 数据标准审核与发布流程

（4）标准实施

数据标准的实施的基本步骤包括制定数据标准实施方案、审核数据标准实施方案和数据标准的实施，如图6-34所示。相关的责任人可以是数据标准管理员、数据标准主管等，如图6-35所示。

1）制定数据标准实施方案

由数据标准管理员制定数据标准实施方案。

2）审核数据标准实施方案

由数据标准主管审核数据标准实施方案

3）数据标准的实施

由系统负责人进行数据标准的实施。

图6-34 数据标准的实施的基本步骤

图6-35 数据标准的实施流程的相关负责人

（5）标准规划评估

对数据标准规划进行定期评估，根据评估结果对数据标准规划进行修正，保证数据标准的正确性。标准规划评估流程主要包括评估规划、审核方案、标准评估和标准变更，如图6-36所示。

图6-36 标准规划评估

八、数据标准的全面定义

数据标准是通过一整套的数据规范、管控流程和各种技术工具确保重要的数据是一致的和准确的。例如，通过数据标准保证产品、客户、机构、账户等内容都是一致的、准确的。

1.数据标准体系设计指导原则

数据标准体系设计指导原则包括唯一性、稳定性、前瞻性、准确性、可执行性和低风险性，如图6-37所示。

图6-37 数据标准体系设计指导原则

2.数据标准包含的内容

数据标准是企业级的数据定义，企业所有系统都应该遵守和执行数据标准。数据标准可以包括每个数据项的业务属性、技术属性和管控属性，如图6-38所示。

图6-38 数据标准包含的内容

（1）业务属性

主要包括标准编号、标准中文名称、标准英文名称、标准别名、业务定义、业务规则、相关标准关系、标准来源。

（2）技术属性

主要包括数据类别、数据格式、取值范围、编码规则。

（3）管控属性

主要包括标准定义部门、标准使用系统。

例如，客户张三、李四的年龄和性别分别为40岁、50岁，男、女。此时，性别编码出现了不一致，见表6-2和表6-3，这就需要针对两张表的内容制定统一的数据标准。

表6-2 性别编码1

表6-3 性别编码2

统一后的数据标准如图6-39和图6-40所示。

图6-39 编码1

图6-40 编码2

上文提到数据标准包括每个数据项的业务属性、技术属性和管控属性，举例如图6-41所示。

九、数据标准的应用过程

1.数据标准的应用过程

数据标准的应用过程如图6-42所示。

2.数据标准项目建设过程

1）根据数据标准的实施路线图，可以有计划地进行数据标准主题定义工作，逐步实现数据在业务和技术上的统一。

图6-41 编码表

图6-42 数据标准的应用过程

2）结合最佳实践，推动数据标准在系统建设中的执行和落地。

3）建立数据标准管理组织和流程，实现标准的维护、发布，同时实现数据标准的制度化，提高全企业的数据标准文化和标准的管理水平。

4）数据标准体系可以分成数据标准规划、数据标准定义、数据标准执行和数据标准管理等几个部分。其中数据标准规划是标准体系的总纲；数据标准定义是数据标准最重要的部分之一，是业务和技术进行沟通的桥梁；数据标准执行是业务价值体现的部分；数据标准管理是标准在系统中正常使用的保障。

数据标准规划是长期的和基础性的工作，通过对高层领导和业务部门的访谈，包括对数据标准实施的迫切性、难易度和业务部门对数据标准的关注度进行综合衡量，提出具体的数据标准实施路线图。

数据标准定义是在参考相关标准体系分类的基础上，确定数据标准的框架内容。对于商业银行来说，可以包括客户、产品、员工和机构、活动、交易等内容。数据标准不仅需要对核心的主题进行详细定义，而且还需要描述该主题的业务属性和技术属性。

数据标准执行是按照业务需求的紧迫程度，制定合理的执行方案。对于标准的管理工作是建立相应的管理组织，包括建立领导小组、标准管理办公室，设立数据标准管理员和相应的业务专家等。通过数据标准工作流程的制度化和工作化，提高数据标准的管理水平和管理效率。数据标准体系的产出物可以包括数据标准体系的规划、标准主题的定义、执行建议和管理制度等内容。

根据业务需求和对系统现状的理解，编写数据标准实施计划、数据标准实施路线图和各个阶段的实施内容等。其中对数据标准主题的定义可以包括：客户主题数据标准、产品主题数据标准、渠道主题数据标准、交易主题数据标准、内部机构主题数据标准等。

客户主题数据标准是根据现有的数据现状、客户信息的使用情况，细化对客户主题的标准定义，包括对客户主题的详细定义、数据项类别、业务标准和技术标准等内容。

产品主题数据标准同样是根据现有的数据现状、各业务部门对产品信息的需求，细化产品主题的数据标准定义，包括产品主题的定义、产品特征和属性、对产品属性的标准定义等内容。

3.数据标准的主要应用

数据标准的应用以业务标准和技术标准为基础，是业务部门和技术部门沟通的桥梁，同时为IT系统的建设提供重要参考。随着标准体系建设的不断深入，可以逐步实现数据标准对各个应用系统的指导作用，可以促成系统的集成和数据的共享，真正实现业务价值。

对于商业银行来说，可以借助企业级客户管理项目（ECIF）的建设和实施，实现客户主题标准在ECIF中的全面落地。在ECIF项目的需求和设计阶段，数据标准小组可以提出需求，同时进行数据标准解释工作等。

通过数据标准体系在相关系统中的应用，为业务部门和技术部门产生价值。

如图6-43所示，数据标准的主要应用包括：数据标准定义分析；通过数据标准的建设，优化业务流程和提高业务价值；利用数据标准，解决业务需求统一的问题；在数据标准的定义中，数据标准与源系统的映射关系反映了现有系统和数据标准之间的关系；数据标准的完善是一个闭环的过程等。

图6-43 数据标准的应用

1）数据标准定义分析。通过数据标准对各个信息项的标准定义，包括业务定义和技术定义，使管理人员和业务人员通过数据标准了解统一的标准口径、业务定义和每个信息项的业务含义，提高数据的一致性和共享性。

2）通过数据标准的建设，优化业务流程和提高业务价值。数据标准可以对业务流程进行优化和改进。例如，证件类型的数据标准化可以实现对居民身份证的有效支持，提高客户的服务能力，特别是在ECIF项目中，对数据标准的实施有利于优化客户归并的业务流程，同时提高数据质量。

3）利用数据标准，解决业务需求统一的问题。数据标准的定义是基于业务部门和技术部门的讨论和确定后得到的。例如，ECIF系统代码采用公共代码数据标准，可以减少业务需求统一的工作量，满足业务需求。

4）在数据标准的定义中，数据标准与源系统的映射关系反映了现有系统和数据标准之间的关系。

5）数据标准的完善是一个闭环的过程。例如，数据标准的执行为相关业务与技术的规划提供参考，同时业务需求的变化促使对数据标准的修订，然后逐步完善数据标准。

如何保证数据标准的可持续发展和不断完善？可参考如下内容。

1）通过遵循业务需求，推动数据标准在全企业的落地实施。

2）数据标准需要结合企业战略和业务需求，这样才能体现业务的价值。在这种思路下，开展数据标准的定义、执行工作，形成数据标准、业务需求和系统设计开发三者之间的融合。

3）可以借助数据标准的评审工作，以及对数据标准管理系统的建设，促进数据标准的执行和落地。