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聚势赋能,推进大数据能力高质量发展

资讯12个月前发布 大数据导航
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数据作为新资源、新资产,在数字化建设浪潮中起着核心关键作用。近年来,加快建设“数字中国”,更好发挥数据要素重要价值,多角度、深层次助推经济社会转型发展,已成为国家战略。中共中央、国务院于2023年2月印发《数字中国建设整体布局规划》,明确指出建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎,是构筑国家竞争新优势的有力支撑。借助数据要素的巨大驱动力,构建强大的数据能力,已成为各行各业进入“大数据时代”的必由之路。

中国邮政储蓄银行(以下简称“邮储银行”)深入贯彻党中央、国务院决策部署,强化顶层设计和整体统筹,以“十四五”IT规划和大数据五年发展规划为蓝图,以“构建同业先进的数据能力”为战略目标,强化核心数据能力建设,提升总分各级用数体验,深挖业务条线数据场景,不断释放数据内在价值,为打造数字邮储提供全方位数据服务支撑。

中国邮政储蓄银行

数据管理部副总经理  陈震宇

聚力深耕,探索邮储特色的大数据能力建设之法

邮储银行虽为国有大行,但大数据建设起步晚、底子薄。在能力建设过程中,如何从跟随者向引领者转变,实现“弯道超车”达到同业先进水平,邮储银行进行了持续思考和实践,探索出邮储特色的大数据能力建设方法。

1.贯彻国家战略要求。以国家规划纲要为统领,深入贯彻国家创新驱动发展战略部署要求。邮储银行从“十三五”IT规划提出的着力发挥企业级架构的业务价值,推动科技赋能,到“十四五”IT规划提出的确定“加速度”(SPEED)信息化战略,按照“ABCDI+X”策略推进金融科技创新应用,一直与党中央、国务院对发展数字经济作出的一系列重要决策部署保持高度一致。

2.遵循行内规划指引。深入落实行里IT规划整体布局要求,与基础设施、应用架构、技术架构、业务架构做好规划协同,从治理、技术、应用、组织架构和人才管理等方面细化深化大数据五年发展规划,合理滚动大数据的演进建设路径,充分发挥协同效应。

3.应用先进工艺方法。推广精细化管理、体系化工程、度量化考核,将敏捷、精益等理念融入数据建设全流程;基于DataOps、DevOps等先进工艺方法指导,在一体化数据管道、持续集成与持续交付、协作与沟通、可信及安全方面落地邮储最佳实践。

4.对标先进同业典范。加强同业交流,以高起点、高标准、高要求对标同业先进典范,从组织、架构、技术、应用、场景、案例不同层面进行示范性、先进性剖析。通过确定问题差距、制定改进措施、落实具体分工、持续跟踪问效,有针对性地开展查缺补漏、优化提升工作。

5.筑牢基础架构支撑。高度重视基础架构的支撑能力,重点保障基础架构的技术开放性、先进性及自主可控性;及时跟进技术最新发展趋势,持续优化升级基础架构,掌握关键核心技术,保持基础架构蓬勃换新的自主生命力。

6.立足应用问题痛点。深耕数据应用沃土,强化调查研究,解决总分行用户数据应用的主要问题及痛点,全面支撑基本应用,重点保障重要应用,逐步引领核心应用,不断深化数据驱动效能。

五位一体,推进大数据能力高质量发展

1.技术筑基,锻造自主开放的数据平台底座。坚持自主可控、开放理念,践行大行科技自立自强的使命担当。以开源Hadoop+MPP的混合技术架构,构建批量实时数据处理双链路,实现初代数据平台底座的建设。管理开源Hadoop集群规模达近千台,打造批量处理的主引擎,全面支撑行内数据应用。打造P+平台支持计算组件的多版本共存,对外提供统一的计算引擎接口,收敛应用入口,解耦数据处理上下层,将底层存储与计算变化透明化,简化开发和运维环境,提升研发效率。解耦数据生产及数据分析应用,实现模型服务集群信创自主可控,打造邮储的自主可控Hadoop版本。深化数字化转型,契合行内个人新核心、对公新核心、信用卡新核心等重要核心业务系统的建设时机,推进实时数仓落地应用,重塑批流一体双翼模式的架构布局,全力提升数据服务时效。积极探索应用Iceberg等开源技术实现湖仓一体的升级蝶变,强化数据平台对非结构化数据的处理能力;应用Kubernetes、Docker等云原生相关的服务编排、容器化、对象存储技术助力平台的存算分离、弹性伸缩,以开放理念紧跟前沿技术持续焕发数据平台底座的新生能力,不断提升数据服务质效。

2.数据扩界,编织全域统一的数据能力网络。通过构筑全域数据视图、深耕条线数据势能、聚焦场景数据动能,编织全域统一的数据能力网络,打造全面、专业、灵活的数据能力。内部数据整合方面,接入全行149个重要业务系统数据,基于FSLDM金融十大主题模型打造邮储数据整合中枢,入仓近2000张源表,构建1600余个主题模型、100余个汇总模型,实现全景业务数据整合,建立全行统一业务数据视图;外部数据整合方面,接入资产收入评估类、政务类、信用评估类等6大类52小类外部数据,扩展数据视野,辅助构筑全域数据视图。深耕业务条线数据势能,推进客户、风险、财务、资负、监管集市建设,沉淀20000余个指标、2000余个标签、近1000张报表、3000余个特征,夯实数据赋能基础;聚焦营销管理、风险监控等9大场景,拼接百余张宽表,通过数据中台灵活组配业务场景数据,衔接DataOps的数据管道能力和DevOps工程部署能力,快速进行服务封装,产出近1000个数据服务,实现数据动能快速传导。

3.场景驱动,覆盖立体多元的数据应用需求。全面构建面向高管层、经营层、一线基层和数据分析人员“四位一体”的大数据应用服务体系。围绕内部经营管理需求和外部监管合作需求,分层管理总分行内用户用数场景,推进多个数据类应用系统建设。从简单基础数据提取到复杂数据加工、从基础数据统计到高级分析建模、从多维报表制作到数据可视化展现、从经营指标分析到精细化管理决策、从行内经营管理到行外监管报送、从PC端传统渠道支持到大屏/移动端多渠道服务,建立用数场景与系统功能支撑映射路径,打造从数据端到用户端的完备赋能链路,形成面向不同用户用数场景的数据赋能方案,覆盖立体多元的数据应用需求。

4.安全护航,构筑纵横交织的安全防护矩阵。严守数据安全红线,从基础数据环境安全、数据使用环境管控、数据使用链路保护、管理制度规范四大方面构筑纵横交织的安全防护矩阵。对基础数据环境应用防火墙、安全技术组件和大数据安全访问系统进行全面的安全保护,确保基础数据的安全性;集中统一数据使用环境管控,对总分行用户提供统一的数据分析、数据加工环境支撑;从访问数据、操作数据、获取数据各环节进行全链路的数据使用安全保护;制定制度规范落实安全管理方面,从场地管理、账户管理、数据使用前中后管控内容等方面出台制定管理办法,规范数据使用,提升安全保障。

5.创新加速,打造面向未来的数据创新动能。聚力“AI+大数据”,激发“算力+算法+数据”的澎湃数智能量。模型方面,全力探索大语言模型(LLMs)和新兴机器学习技术应用,利用嵌入、提示等新的交互方式调动模型通用能力,发掘强大应用潜力。流程方面,推动集资源管理、数据管理、模型开发、模型训练、模型发布、模型监控于一体的体系化建设,探索邮储银行MLOps最佳实践。应用方面,围绕“想法验证、模型发布、推广使用”建立对应的孵化—应用—推广机制,通过正向工程落地及逆向优化启示,从风控、营销、运营、决策全力加速金融产品、服务、管理模式的升级迭代,使数智能力转化为更有温度更有智慧的金融服务。

百舸争流千帆竞,借海扬帆奋者先。邮储银行将以党的二十大精神为指引,胸怀国之大者,坚持守正创新,实干奋进,不断锤炼数据能力,加速释放数据潜能,全力打造一流数字生态银行,为建设数字中国贡献邮储力量!

(栏目编辑:郑岩、魏亚楠)

自:新媒体中心

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