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数据中台——金融机构数字化转型的利器
更新时间：2025-5-5 22:03:42 作者：爱短链
数据中心是金融机构实现数字化转型和业务创新，保持长期竞争力的保证。
来源|活动盒子-APP活动操作工具(huodonghezi.com) 从互联网行业到金融行业，有很多概念，如个性化和微服务，以及近年来主要金融机构谈论的数据平台。
一些走在数字转型前列的金融机构开始建立数据平台。
从最初的萌芽到实际应用，数据中心在金融领域产生了许多优秀的案例，但许多人仍然对数据中心的理解感到困惑。
接下来，让我们谈谈什么是数据中心平台？为什么金融机构开始建立数据中心平台？如何构建数据中心平台？以及金融业数据中心平台的应用实践案例。
什么是数据中台？ 在中国，阿里巴巴首先提出了数据中心的概念。
2014年，马云率队参观了强大的游戏公司supercell，其成功的游戏产品有很多，其独特的优势是依靠中台系统快速推出新产品。
马云深受启发。
回到阿里后，他提出了大中台、小前台的策略。
大中台包括两部分，一部分是业务中台，另一部分是数据中台。
阿里巴巴中台示意图(图片来自网络) 一般来说，数据平台是指通过数据技术收集、计算、存储和处理大量数据，统一标准和口径，形成全球可重用的数据资产中心和数据存储能力中心，形成大数据资产层，为客户提供高效的服务。
生动地说，数据中心平台建设的服务考虑了可重用性。
每项服务都像一块积木，可以随意组合，灵活高效地解决前台的个性化需求。
· 从意义上说，狭义的数据平台是实现数据资产的工具；广义的数据平台是一套利用数据帮助企业实现数字转型的机制和方法； · 从技术角度来看，数据中心是一种新型IT架构；从管理的角度来看，数据中心是一种新的组织管理模式和理念； · 从战略角度来看，数据中心是一种新的战略工具和竞争壁垒，旨在应对日益复杂的环境。
简而言之，数据中心平台的核心概念是数据取决于业务，用于业务。
与传统的数据平台相比，数据中心平台专注于业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费、数据返回到生产的闭环过程。
让所有业务数据化，所有数据业务化是对数据中台系统功能的总结。
为什么金融机构开始建设数据中台？ 目前，全球经济已进入数字化转型期，传统金融机构必须付诸实践。
数据驱动的数字化可以帮助传统金融机构充分了解用户需求的变化，为传统金融机构提供营销、产品和业务支持，进一步提高传统金融机构的运营效率。
但在数字化转型过程中，传统金融机构通常存在三个问题： 如何收集和整合自己的数据？ 如何建立数据运营团队？ 如何在短时间内快速展示成果，在组织内建立信心？ 因此，能够标准化数据处理，进一步挖掘数据价值的数据平台正成为越来越多传统金融机构数字化转型的最佳入口。
基于金融业务从三个方面支持传统金融机构的数字化转型： 1.打破数据孤岛 金融机构往往有多个信息部门和数据中心。
随着业务的多元化发展，反复构建了大量的系统、功能和应用。
数据资源、计算资源和人力资源都是巨大的浪费。
同时，组织障碍导致数据孤岛的出现，使得内外数据难以统筹规划。
在大数据技术的推广下，数据中心完成了多个数据库数据的收集和集成，形成了完整的跨越式数据模型，突破了各渠道和部门之间的数据障碍，充分整合了大网络数据，形成了各种客户的专业肖像视图，实现了准确的营销、辅助决策和运营，最终提高了客户的运营效率。
2.快速响应业务需求 数据平台改变了金融行业数据的背景交付模式，形成了薄前台、厚中间平台模式，将统一标准化的数据资产输出到金融机构的业务线，以产品模式输出数据能力，为业务和决策层提供高效的服务。
3、降本增效 随着金融机构业务的不断发展和用户需求的迭代，大量的业务数据被塞进前台系统，不仅导致重复引入，而且扩大前台系统，增加负荷，形成滚雪球的烟囱单应用。
前台系统的客户响应、客户满意度和金融机构的竞争力。
中间平台是连接前台和后台的核心资源。
通过数据中心平台的统一处理和处理，可以输出标准数据，形成数据资产，减少前台数据的重复建设，降低烟囱建设成本。
通过为前台提供强有力的能力炮火支持，可以提取后台系统或前台需要直接使用的业务能力，使这些业务能力更灵活，变更成本更低。
三、可落地数据中台建设方法论 如今，许多金融机构开始意识到数据平台的战略意义和应用价值，但由于缺乏方向和概念指导，很难实现。
以下是数据平台建设的四种方法： 1.数据资源一体化 随着互联网经济的快速发展，金融机构的业务范围越来越广，业务管理和功能也存在一些交叉环节。
如果这些重复的链接单独开发，它们将浪费资源和时间。
因此，构建数据平台的第一步是整合机构自身的数据资源，整合和完善数据资源，统一管理业务流程中产生的市场信息、产品销售、用户行为、潜在风险等信息，对金融机构提供多角度、全方位的业务支持、分析和决策，引导金融机构内部资源向高价值领域倾斜，实现企业价值最大化。
此外，中间平台数据的不断积累也使机构数据业务成为可能。
金融机构通过整合用户肖像、大数据分析和机器学习，可以根据客户的习惯和喜好提供定制服务，促进服务的个性化，提高客户的服务体验，实现智能数据。
从中国平台的大量数据中，金融机构也可以找到新的客户需求和商机，扩大新的业务，实现数据创新。
2.业务数据资产化 未处理的数据不能称为数据资产，因此我们需要处理和净化现有数据，以促进业务数据向数据资产的转换。
然而，传统的数字化建设往往局限于单一的业务流程，忽略了多个业务的相关数据，对数据缺乏深入的了解。
通过数据平台建设，连接全球数据，通过统一的数据标准和质量体系，整合数据资源，不断完善数据模型，不断补充数据，逐步形成业务授权和决策分析能力数据资产体系，满足金融业务对数据的需求。
具体来说，数据资产化包括数据资产建设和数据标准建设两部分。
(1)数据资产建设 数据分析模型是数据资产建设的关键。
典型的数据分析模型包括aarrr通过对用户数据的分析和挖掘，可以有效识别和定义不同渠道的同一用户，有利于建立用户标签和客户全景图，匹配相关产品，实现个性化产品推荐、精准营销风险预测等功能。
(2)数据标准建设 金融机构需要承担相关的法律责任。
一方面，他们需要向监管机构提交各种信息；另一方面，他们需要向公众披露各种信息。
这两个统计口径需要保持一致，否则就会出现问题。
这背后需要制定相应的数据标准。
制定数据标准是治理，通过数据治理提高数据质量，更好地反映和应用数据价值，保证数据资产管理，保证数据平台的有序运行。
3.数据服务可视化 在这个阶段，我们需要专注于挖掘新的业务数据需求，以业务价值和业务思维为驱动。
中台人员深入各业务线调研交流，了解业务数据和业务场景需求，将需求转化为数据服务能力。
数据平台的核心价值是为数据服务提供业务价值，将可重复使用的数据模型转换为乐高积木，使数据服务能够有效地应用于业务开发。
不同的业务开发项目组可以随时呼叫唯一的数据服务，以确保数据的质量和一致性，并加快从数据到价值的转换过程。
金融机构数据的局限性将影响数据能力的发挥，跨部门数据合作也是现阶段需要尝试的问题。
数据中心开放全球数据，解决跨部门、跨渠道数据岛问题，形成金融机构所有数据的协同效应，使相关人员能够快速开发数据应用，支持数据资产现场快速输出能力，响应客户的动态需求。
4.构建数据操作系统 数据平台的成功不仅取决于产品的能力和实施者的技术水平，还取决于后期的科学管理和运营。
这需要建立一个专业的运营数据中心团队来管理新的数据需求、场景需求、权限变更等问题。
构建完整的数据中心平台，通过之前的数据集成、数据资产和数据服务，在业务中发挥一定的价值。
操作系统和安全系统是数据中心健康持续运行的基础。
没有它们，数据中台可能看起来像一个普通的项目。
构建了一个平台，构建了一些数据，尝试了一两个应用场景，就无法正常运行，无法继续发挥数据应用的价值。
这不符合在数据中台建立的目标。
可以看出，整个数据中心的建设和使用并不是同时完成的。
这是一个运行迭代的过程，需要形成一套闭环机制，以确保整个数据平台的连续运行和迭代。
通过多部门的合作和推广，逐步形成独特的数据文化和认知，是传统金融机构数字化转型的重要难点。
四、金融业数据中心的应用案例 (1)2018年，民生银行从科技角度制定了技术 由四大功能系统和12个子系统组成的金融数据中间平台系统是数据双轮驱动改革方案。
民生银行数据中台系统全景(图片来自网络) 在数据中心平台的支持下，民生银行不仅完成了正常产品推荐、场景产品推荐、大厅服务、收据结算、大流入流出营销、在线抵押贷款、小红包、小账单、贷款综合营销等领域的创新应用。
此外，它还帮助在线黄金数字运营平台打开管理驾驶舱和在线服务平台的数据链接，实现运营管理决策、战略实施、效果评价反馈、迭代改进和优化等环节的闭环实施。
据报道，第一季度，第一家试点银行增加了20多亿元的新金融资产，显著提高了目标客户发行资金的保留率，带来了近50亿元的行外资产。
(2)2019年12月，招商银行宣布建立新的信息技术架构，建立数据中心、数据资产和平台研发中心。
数据资产和平台研发中心的定位是数据中心。
通过加强中台功能，最大限度地发挥技术与业务的联系，从根本上改变了以往分行分散经营的做法，统一了零售用户的集中管理。
这是业内首个在线业务系统，凸显了招商银行对大数据挖掘分析和应用的高度重视。
[2] 根据招商银行公布的数据，网络运营服务中心运营服务的客户总数已超过1亿。
五、数据中心、数字转型利器 据IDC报告称，全球1000大企业中，67%的企业将数字化转型为企业战略，企业数字化转型也成为许多中国企业的核心战略。
对于金融机构来说，数据中心平台是其数字化转型的最佳实践。
金融机构可以通过建立数据中心平台，有效利用全球数据，为金融机构创造价值。
从数据聚合、集成、资产化、服务可视化和运营等四个核心方法论，将金融机构的大量数据转化为生产力，是实现数字化转型和业务创新、保持长期竞争力的保证。
参考文献： [1] 民生银行数据中台系统的构建与实践 [2]各银行注意！招商银行应采取重大行动，调整信息技术架构 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。
如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
来源|活动盒子-APP活动操作工具(huodonghezi.com) 从互联网行业到金融行业，有很多概念，如个性化和微服务，以及近年来主要金融机构谈论的数据平台。
一些走在数字转型前列的金融机构开始建立数据平台。
从最初的萌芽到实际应用，数据中心在金融领域产生了许多优秀的案例，但许多人仍然对数据中心的理解感到困惑。
接下来，让我们谈谈什么是数据中心平台？为什么金融机构开始建立数据中心平台？如何构建数据中心平台？以及金融业数据中心平台的应用实践案例。
什么是数据中台？ 在中国，阿里巴巴首先提出了数据中心的概念。
2014年，马云率队参观了强大的游戏公司supercell，其成功的游戏产品有很多，其独特的优势是依靠中台系统快速推出新产品。
马云深受启发。
回到阿里后，他提出了大中台、小前台的策略。
大中台包括两部分，一部分是业务中台，另一部分是数据中台。
阿里巴巴中台示意图(图片来自网络) 一般来说，数据平台是指通过数据技术收集、计算、存储和处理大量数据，统一标准和口径，形成全球可重用的数据资产中心和数据存储能力中心，形成大数据资产层，为客户提供高效的服务。
生动地说，数据中心平台建设的服务考虑了可重用性。
每项服务都像一块积木，可以随意组合，灵活高效地解决前台的个性化需求。
· 从意义上说，狭义的数据平台是实现数据资产的工具；广义的数据平台是一套利用数据帮助企业实现数字转型的机制和方法； · 从技术角度来看，数据中心是一种新型IT架构；从管理的角度来看，数据中心是一种新的组织管理模式和理念； · 从战略角度来看，数据中心是一种新的战略工具和竞争壁垒，旨在应对日益复杂的环境。
简而言之，数据中心平台的核心概念是数据取决于业务，用于业务。
与传统的数据平台相比，数据中心平台专注于业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费、数据返回到生产的闭环过程。
让所有业务数据化，所有数据业务化是对数据中台系统功能的总结。
为什么金融机构开始建设数据中台？ 目前，全球经济已进入数字化转型期，传统金融机构必须付诸实践。
数据驱动的数字化可以帮助传统金融机构充分了解用户需求的变化，为传统金融机构提供营销、产品和业务支持，进一步提高传统金融机构的运营效率。
但在数字化转型过程中，传统金融机构通常存在三个问题： 如何收集和整合自己的数据？ 如何建立数据运营团队？ 如何在短时间内快速展示成果，在组织内建立信心？ 因此，能够标准化数据处理，进一步挖掘数据价值的数据平台正成为越来越多传统金融机构数字化转型的最佳入口。
基于金融业务从三个方面支持传统金融机构的数字化转型： 1.打破数据孤岛 金融机构往往有多个信息部门和数据中心。
随着业务的多元化发展，反复构建了大量的系统、功能和应用。
数据资源、计算资源和人力资源都是巨大的浪费。
同时，组织障碍导致数据孤岛的出现，使得内外数据难以统筹规划。
在大数据技术的推广下，数据中心完成了多个数据库数据的收集和集成，形成了完整的跨越式数据模型，突破了各渠道和部门之间的数据障碍，充分整合了大网络数据，形成了各种客户的专业肖像视图，实现了准确的营销、辅助决策和运营，最终提高了客户的运营效率。
2.快速响应业务需求 数据平台改变了金融行业数据的背景交付模式，形成了薄前台、厚中间平台模式，将统一标准化的数据资产输出到金融机构的业务线，以产品模式输出数据能力，为业务和决策层提供高效的服务。
3、降本增效 随着金融机构业务的不断发展和用户需求的迭代，大量的业务数据被塞进前台系统，不仅导致重复引入，而且扩大前台系统，增加负荷，形成滚雪球的烟囱单应用。
前台系统的客户响应、客户满意度和金融机构的竞争力。
中间平台是连接前台和后台的核心资源。
通过数据中心平台的统一处理和处理，可以输出标准数据，形成数据资产，减少前台数据的重复建设，降低烟囱建设成本。
通过为前台提供强有力的能力炮火支持，可以提取后台系统或前台需要直接使用的业务能力，使这些业务能力更灵活，变更成本更低。
三、可落地数据中台建设方法论 如今，许多金融机构开始意识到数据平台的战略意义和应用价值，但由于缺乏方向和概念指导，很难实现。
以下是数据平台建设的四种方法： 1.数据资源一体化 随着互联网经济的快速发展，金融机构的业务范围越来越广，业务管理和功能也存在一些交叉环节。
如果这些重复的链接单独开发，它们将浪费资源和时间。
因此，构建数据平台的第一步是整合机构自身的数据资源，整合和完善数据资源，统一管理业务流程中产生的市场信息、产品销售、用户行为、潜在风险等信息，对金融机构提供多角度、全方位的业务支持、分析和决策，引导金融机构内部资源向高价值领域倾斜，实现企业价值最大化。
此外，中间平台数据的不断积累也使机构数据业务成为可能。
金融机构通过整合用户肖像、大数据分析和机器学习，可以根据客户的习惯和喜好提供定制服务，促进服务的个性化，提高客户的服务体验，实现智能数据。
从中国平台的大量数据中，金融机构也可以找到新的客户需求和商机，扩大新的业务，实现数据创新。
2.业务数据资产化 未处理的数据不能称为数据资产，因此我们需要处理和净化现有数据，以促进业务数据向数据资产的转换。
然而，传统的数字化建设往往局限于单一的业务流程，忽略了多个业务的相关数据，对数据缺乏深入的了解。
通过数据平台建设，连接全球数据，通过统一的数据标准和质量体系，整合数据资源，不断完善数据模型，不断补充数据，逐步形成业务授权和决策分析能力数据资产体系，满足金融业务对数据的需求。
具体来说，数据资产化包括数据资产建设和数据标准建设两部分。
(1)数据资产建设 数据分析模型是数据资产建设的关键。
典型的数据分析模型包括aarrr通过对用户数据的分析和挖掘，可以有效识别和定义不同渠道的同一用户，有利于建立用户标签和客户全景图，匹配相关产品，实现个性化产品推荐、精准营销风险预测等功能。
(2)数据标准建设 金融机构需要承担相关的法律责任。
一方面，他们需要向监管机构提交各种信息；另一方面，他们需要向公众披露各种信息。
这两个统计口径需要保持一致，否则就会出现问题。
这背后需要制定相应的数据标准。
制定数据标准是治理，通过数据治理提高数据质量，更好地反映和应用数据价值，保证数据资产管理，保证数据平台的有序运行。
3.数据服务可视化 在这个阶段，我们需要专注于挖掘新的业务数据需求，以业务价值和业务思维为驱动。
中台人员深入各业务线调研交流，了解业务数据和业务场景需求，将需求转化为数据服务能力。
数据平台的核心价值是为数据服务提供业务价值，将可重复使用的数据模型转换为乐高积木，使数据服务能够有效地应用于业务开发。
不同的业务开发项目组可以随时呼叫唯一的数据服务，以确保数据的质量和一致性，并加快从数据到价值的转换过程。
金融机构数据的局限性将影响数据能力的发挥，跨部门数据合作也是现阶段需要尝试的问题。
数据中心开放全球数据，解决跨部门、跨渠道数据岛问题，形成金融机构所有数据的协同效应，使相关人员能够快速开发数据应用，支持数据资产现场快速输出能力，响应客户的动态需求。
4.构建数据操作系统 数据平台的成功不仅取决于产品的能力和实施者的技术水平，还取决于后期的科学管理和运营。
这需要建立一个专业的运营数据中心团队来管理新的数据需求、场景需求、权限变更等问题。
构建完整的数据中心平台，通过之前的数据集成、数据资产和数据服务，在业务中发挥一定的价值。
操作系统和安全系统是数据中心健康持续运行的基础。
没有它们，数据中台可能看起来像一个普通的项目。
构建了一个平台，构建了一些数据，尝试了一两个应用场景，就无法正常运行，无法继续发挥数据应用的价值。
这不符合在数据中台建立的目标。
可以看出，整个数据中心的建设和使用并不是同时完成的。
这是一个运行迭代的过程，需要形成一套闭环机制，以确保整个数据平台的连续运行和迭代。
通过多部门的合作和推广，逐步形成独特的数据文化和认知，是传统金融机构数字化转型的重要难点。
四、金融业数据中心的应用案例 (1)2018年，民生银行从科技角度制定了技术 由四大功能系统和12个子系统组成的金融数据中间平台系统是数据双轮驱动改革方案。
民生银行数据中台系统全景(图片来自网络) 在数据中心平台的支持下，民生银行不仅完成了正常产品推荐、场景产品推荐、大厅服务、收据结算、大流入流出营销、在线抵押贷款、小红包、小账单、贷款综合营销等领域的创新应用。
此外，它还帮助在线黄金数字运营平台打开管理驾驶舱和在线服务平台的数据链接，实现运营管理决策、战略实施、效果评价反馈、迭代改进和优化等环节的闭环实施。
据报道，第一季度，第一家试点银行增加了20多亿元的新金融资产，显著提高了目标客户发行资金的保留率，带来了近50亿元的行外资产。
(2)2019年12月，招商银行宣布建立新的信息技术架构，建立数据中心、数据资产和平台研发中心。
数据资产和平台研发中心的定位是数据中心。
通过加强中台功能，最大限度地发挥技术与业务的联系，从根本上改变了以往分行分散经营的做法，统一了零售用户的集中管理。
这是业内首个在线业务系统，凸显了招商银行对大数据挖掘分析和应用的高度重视。
[2] 根据招商银行公布的数据，网络运营服务中心运营服务的客户总数已超过1亿。
五、数据中心、数字转型利器 据IDC报告称，全球1000大企业中，67%的企业将数字化转型为企业战略，企业数字化转型也成为许多中国企业的核心战略。
对于金融机构来说，数据中心平台是其数字化转型的最佳实践。
金融机构可以通过建立数据中心平台，有效利用全球数据，为金融机构创造价值。
从数据聚合、集成、资产化、服务可视化和运营等四个核心方法论，将金融机构的大量数据转化为生产力，是实现数字化转型和业务创新、保持长期竞争力的保证。
参考文献： [1] 民生银行数据中台系统的构建与实践 [2]各银行注意！招商银行应采取重大行动，调整信息技术架构 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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