一、项目背景

随着金融机构数字化转型不断深化发展，金融机构加速推进数据要素价值释放，然而在数字化转型进程中仍面临以下核心矛盾：

一方面存在数据资源整合困境，银行内部多业务条线的海量数据资源长期分散于核心系统、信贷管理、电子渠道等独立系统，形式上汇聚于数据湖仓，但由于缺乏统一的数据资产目录与元数据管理体系，业务人员难以了解可用数据全貌，导致数据利用率低、数据价值挖掘深度不足。另一方面存在用数流程效能瓶颈，传统取数模式严重依赖数据部门人工响应，需经历需求提交、排期开发、验证反馈、数据脱敏等多个环节，这种“烟囱式”服务机制响应周期长，难以满足业务人员快速分析用数的需求，影响决策效率。

本项目针对普遍存在的“数据孤岛”与“找数难”痛点，以“数据即服务（DaaS）”理念重构用数体系。一是构建企业级数据资产包，着力在数据供给模式上进行创新，通过充分分析业务数据需求，基于业务数据资产运营需要，将分散的业务数据按业务主题进行清洗、关联与重组，封装为标准化数据资产包，并配套详细的元数据描述说明，支持业务人员一键定位目标数据并理解其业务含义，数据资源发现效率提升80%以上。二是集成智能取数平台，项目集成商业智能报表（以下简称BI报表）工具构建可视化取数界面，支持业务人员通过"拖拽式"操作开展自助式数据探索分析，快速获取所需业务数据，平均取数时间从两到三天缩短至30分钟。三是构建“需求-封装-使用-反馈”迭代机制，基于资产包使用频次、用户满意度、业务价值转化率等多项指标进行量化评估，持续优化数据质量，确保数据供给与业务需求的及时匹配。

二、项目方案

本项目聚焦行内数据资产体系，通过“数据采集-分析建模-业务赋能”三位一体的创新模式，推动数据资产从“资源沉淀”向“价值创造”转化。

1.核心数据资产包介绍

以“客户存款行为分析”场景为例：

传统模式：由技术人员关联客户表、账户表、交易表统计客户存款账户的交易情况，其中涉及多张表关联，存在一定的技术门槛；

资产包模式：由技术人员基于底层表整合生成“个人存款账户信息表”，业务人员可直接按客户的年龄、管户等属性来分类统计存款余额分布或交易情况。

数据资产包主要面向高频用数场景，由技术人员按照“业务价值驱动、动态封装优化”的原则整合底层各系统的数据，将分散、零碎的数据项依据业务逻辑进行汇总，形成综合性数据集，从“技术产物”转变为“业务生产工具”。

业务人员通过行内安全认证登录BI报表平台后，可基于数据资产包开展数据分析，将资产包内的字段直接拖拉至分析区域，即可快速生成表格、柱状图等多种图表类型的组件，随后可将多组件组合为交互式仪表板，支持钻取、联动等高级交互功能，同时仪表板支持多终端自适应发布。数据资产包作为分析底座，使得业务人员无需依赖技术团队即可完成复杂数据分析任务。

从目前实践来看，数据资产包较适用于周期性数据统计、多维度数据统计、数据快速探索分析等场景。

2.数据资产包目录框架

数据资产包的目录框架遵循银行业务主体的整体架构，目前已建成客户、产品、活动、机构、交易等各类资产包共35个。

数据资产包“层层搬迁式”的拉取方式

项目使用Doris分析型数据库，采用外表方式连接行内大数据平台，解决数据产生与搬迁过程中的冗余数据堆积问题。此方案实现自助分析平台与湖仓体系的直接对接，高效提供对外 OLAP 查询支持，为后续 BI 报表亿级查询奠定快速响应基础。该技术具有两大明显优势：一是避免大量数据冗余，自助分析平台无需搬迁大数据平台、ODS 的数据，节约存储空间55TB以上，极大减轻平台存储压力。二是构建的数据资产包不再需要传统的推送交互模式，可供灵活探索、多维分析等场景直接使用，效率得以提升。

3.项目的应用架构搭建

采用BI报表工具搭建数据资产包自助分析系统，为数据自助分析及展示提供便捷工具。平台以 Spider 分布式引擎为内核，横向部署多节点集群，经 F5 负载均衡统一接入；出口层串联防火墙、路由器与代理服务器，形成办公网段到生产网段的多层安全屏障。平台内置行内安全软件加密接口，支持PC端导出，对导出文件及传输报文在落地时即完成加密。

三、创新点

1.构建丰富数据资产包，提供坚实数据基础

以业务为导向，对全行数据进行归类与加工处理，构建一套主题丰富的银行数据资产包，包括客户主题、产品主题、活动主题、交易主题等，实现业务场景与数据资产的精准映射。例如客户主题资产包整合CIF系统、CRM系统等多源数据，形成360度客户视图，支撑精准营销与客户分层运营。

采用“范式建模+维度建模”混合架构，将分散在核心系统、信贷系统、中间业务系统的原始数据，通过实体关系解析与业务逻辑重构，形成标准化数据宽表，打造丰富的数据应用底座。

2.业务端轻量化应用，提升数据使用效率

通过“智能报表引擎+零代码平台”理念，常用数据报表开发周期从传统模式下的1-2周压缩至1-2小时，效率提升95%以上；实现业务数据快速报表化，减少业务人员EXCEL手工加工处理，依托拖拉拽可视化设计器，减少人工干预环节。各分支机构可便捷开展轻量化数据报表开发，实时查询最新数据并快速完成分析，切实推动金融服务精准触达基层。

3.创新数据产品化，拓展业务应用

通过联动内外部数据资源，从总行层面系统级开展数据深度挖掘，持续拓展数据主题覆盖维度，全链路推进“数据采集-分析建模-业务赋能”闭环落地。基于全行数据视角，系统梳理客户属性、行为特征及业务指标，通过科学设计分层规则与深度分析建模，构建以业务价值为核心的数据资产包，形成轻量化、高敏捷性的数据产品矩阵，触达分支行及网点，实现更多业务应用。例如为业务部门提供营销商机名单、机会线索等营销类数据产品服务，为新用户激活、用户提升、流水用户挽回等方面提供数据快速响应，显著增强项目的业务适配性与落地成效。

4.实施多级数据安全管理，保障数据安全

一是实施多层级细粒度授权机制，加强数据安全合规使用，基于业务场景（如客户画像分析）定义角色权限矩阵，将数据访问权限与组织架构（部门/岗位/职级）自动关联，从而实现“总行管理员可访问全量数据，分行客户经理仅限查看辖区客户基础信息”；二是敏感数据分级防护，依据分级分类要求，建立数据分级分类标准，对客户身份证号、手机号码、卡号等核心字段实施差异化保护，通过统一的字段级安全策略对敏感字段进行脱敏处理，确保业务分析可用性与隐私保护双达标。三是构建“操作日志-风险监控-分析告警”闭环，系统记录资产包访问时间、用户身份、操作类型等审计维度，支持对数据资产包访问记录进行回溯，定期分析研判异常访问行为，避免潜在泄露风险。

四、项目过程管理

2025年5月，启动“数据资产包助力业务自助分析”项目。

2025年6月，完成系统整体设计，奠定项目实施基础。

2025年8月，完成系统功能的开发、测试、上线，并在总行范围试运行。

2025年10月, 项目正式迈入稳定运行阶段——实现数据需求的常态化受理、数据资产包的高效开发及数据报表的规模化应用。

五、运营情况

该项目自2025年8月投入运行以来，已为多个业务部门提供数据资产包服务，累计建成客户、机构、产品、交易、活动五大类共35个资产包，精准支撑总行公司金融条线、普惠金融条线等核心业务部门及全辖分支行的经营管理需求。数据资产包日均访问量超2000次，涉及数据总量约4TB。

六、项目成效

与传统数据报表开发模式相比，本项目具有显著效率优势：单个数据资产包平均开发仅需2个工时（传统报表开发需16个工时）。按每月176个工作小时、熟练技术开发人员月薪2万元、全年开发约300个报表的基准测算，该项目预计每年可节约人力成本约50万元。

系统上线近三个月以来成效显著：业务部门参与热情高涨，响应积极。与传统模式相比，固定报表开发和手工提数需求均呈现明显下降趋势——固定报表开发月均需求量下降38%（从推广前的25个/月降至15个/月），手工提数月均需求量下降16%（从推广前的329个/月降至276个/月），数据应用效率得到显著提升。同时，通过向分支行下放数据查看权限，有效激发了基层数据应用活力，进一步强化了数据在网点一线的实际使用效能。

七、经验总结

在原有业务数据使用交互流程中，业务人员长期处于被动“要数”状态——需通过多层级审批提交数据需求，漫长的等待时间直接影响决策的时效性与准确性；即便数据最终获取，仍需人工二次加工统计，业务人员重复性工作负担沉重。

通过开展数据资产包体系化建设，实现从被动“要数”到主动“用数”的根本转变：

一是自主可控，减少业务人员对技术人员依赖，可根据实际需求直接从资产包中灵活选取、组合数据，快速开展自助分析；

二是提效减负，数据获取效率与灵活性显著提升，手工报表工作量大幅降低；

三是赋能业务，业务人员可将更多精力投入业务拓展与创新，依托数据优势抢占市场先机，最终夯实基层业务核心竞争力。