案例分享|瑞和数智助力某大型城市商业银行构建企业级数据平台

随着金融数字化转型的深入推进，某大型城市商业银行面临着数据分散、标准不一、响应迟缓等挑战，亟需构建一个统一、高效、可扩展的数据平台，以支撑业务创新与管理决策。在此背景下瑞和数智旗下子公司深圳市索信达数据技术有限公司凭借在金融数据平台建设领域的技术实力与丰富经验，承接了该行数据平台项目，并已在近期顺利交付，助力行方成功打造了“能生长、可进化”的企业级数据能力体系。

解决方案

该大型城市商业银行打造数据平台旨在整合并标准化全行的内外部数据，通过精细化的数据处理与存储管理，提供高效和准确的数据处理和分析能力，打破信息孤岛，全方位的赋能财务监管、风险控制及市场营销等关键业务领域，推动行方的数字化转型进程并提高整体运营效率与竞争力。

为此，项目组重点从以下3个方面展开设计和开发工作：

数据架构升级：

制定符合行方特色的数据架构，明确数据架构各分层功能定位、明确各层各区域数据之间的流转机制，制定数据架构的实施路径，明确数据架构不同分层的模型支撑应用服务场景的原则。

数仓模型设计：

构建企业级基础数据模型分类框架，建设共享、规范、灵活、稳定、易用、可扩展的满足业务需求的主题层模型和面向支持应用的、共享的服务层模型，制定了符合行方实际情况的数据生命周期管理机制。

数据规范管理：

在数据模型设计和建设过程中，同步开展数据治理设计和实施工作。根据监管相关标准、行业规范以及行方标准，梳理数仓接入范围内相关代码类型和取值并进行规范定义和映射，形成企业级数据标准规范和代码标准。在数仓项目实施过程中，通过标准与模型的一体化设计和开发，实现数据规范管理。

项目挑战

首次使用数综平台
作为数综平台首个实施项目，项目团队在开发过程中不断发现问题、反馈优化，在公司和行方的努力配合下推动平台功能完善与流程规范，成功实现了数仓项目的开发、测试和上线目标。

数据治理同步实施
数据治理的工作量庞大，面对大量的标准项、码值与词根定义工作，项目交付团队与数据治理团队紧密协作，确保数据标准在建设中全面落地。

系统复杂度高
源系统的数据表、字段数量庞杂，涉及720多张表、26000+字段，业务条线繁杂。项目团队通过精准的需求分析与模型设计，完成调研与开发，展现了高效的系统整合能力。

数据质量环境复杂
数据采集情况复杂，针对历史数据修改、延迟取数等问题，项目团队通过多次验证与优化，在存储、性能与业务需求之间取得平衡，保障数据可靠性与一致性。

项目价值：

通过本项目建设，我司项目组不仅交付了一个数据仓库，更构建了一套“能生长、可进化”的数据能力体系——它现在是支撑业务的“数字引擎”，未来将成为驱动创新的“数据大脑”，为该银行在数字化浪潮中抢占先机莫定坚实基础：

1. 战略层面：构建企业级数据资产

全域数据资产化：项目整合了近40个源系统、2万多个字段和多个业务部门接近200个业务条线的需求，建成数据基础架构，形成企业级数据资产目录，有效提升数据应用效率。

敏捷支撑业务：分层数据架构实现了数据“采集-处理-服务” 的端到端治理，提升数据服务响应效率，能够快速适配智能营销、实时风控等场景，夯实数智化底座。

2. 技术层面：打造可持续数据能力

打造可持续数据能力体系：基于行方一体化智能数据建设与治理平台的首个落地项目，建立了标准化开发流程，输出100+份可复用开发文档，定义 4500多个词根、1300多类代码标准，构建了“标准-质量·安全”治理体系。

未来创新赋能：架构规划中预留数据实验区、Ai模型区接口，支持机器学习、预测分析等高级应用，为未来智能客服、精准定价、智能风控、客户画像等场景提供无限拓展空间，数据能力成为差异化竞争核心。

3. 业务层面：提升用数效率与决策支持

通过分层架构与预加工策略，精准化业务支撑下游营销、风险等集市应用，已上线800多个客户标签、1000余项企微需求数据常用指标实现即查即用，减少重复计算，业务部门用数门槛显著降低，数据服务响应速度大幅提升。

项目过程中，公司项目团队通过知识转移与流程共建，助力行方培养了一批数据技术骨干，能够支撑后续项目快速选代，提升了全行数据管理与运营能力。

结 语

该大型城市商业银行数据平台项目的成功落地，体现了瑞和数智在数据架构设计、模型开发、治理落地等方面的技术实力，更彰显了其在复杂金融环境中高效交付、持续赋能的专业能力。未来，瑞和数智将持续陪伴该银行，推动数据能力从 “支撑业务” 向 “驱动创新” 跨越，让 “数据大脑” 为银行业务增长注入更多动能。