一、项目背景及目标

本项目立足江苏省农商银行系统二级法人、多级协同治理体系，针对传统“1+8”分散数仓架构存在的数据孤岛、标准不一、时效滞后、重复建设等痛点，打造“一湖+五区+九集市”省级云湖仓架构，落地全行业数据汇聚、数据标准、公共数据模型、DaaS平台运营四大核心工程，构建ODS-SDM-FDM-IDM-ADM五层规范数据链路，实现数据统一汇聚、标准统一、模型统一、服务统一，为全省农商银行提供集中化、标准化、服务化数据能力，形成可复制推广的区域性银行数据治理与数智化转型实践方案。

1.建设背景

在数字金融浪潮下，数据已成为金融机构的核心生产要素。江苏省农商银行系统采用二级法人治理架构，系统内长期存在“1+8”的数仓架构格局——省级平台数仓覆盖多家机构，另有8家机构独立建设数仓及核心系统。该模式下跨机构数据壁垒突出、技术架构异构、数据标准不一、加工链路冗长、资源重复投入等问题日益凸显，传统按月/按接口同步模式无法满足实时分析、穿透监管、精细化运营需求，严重制约了全系统的数据共建共享能力与数字化转型进程。在此背景下，本项目通过建设适配二级法人体系的省级统一云湖仓体系，破解分散建设带来的发展瓶颈，筑牢全省农商银行数智化转型的统一数据底座。

2.核心痛点与挑战

（1）数据分散壁垒突出：跨法人机构数据相互隔离，“信息孤岛”问题显著，数据共享与协同分析难度大，无法支撑全省层面的穿透式管理与业务联防联控。

（2）数据标准体系缺失：全行业业务标准、技术标准、码值标准不统一，数据口径冲突频发，数据可比性、一致性不足。

（3）架构低效成本高企：各机构分散自建数仓，硬件、运维、人力重复投入，建设成本高、资源利用率低；数据加工链路冗长，开发复用性差，造成大量无效资源消耗。

（4）数据服务能力薄弱：数据应用以传统报表为主，API化、服务化能力不足，数据需求响应周期长，无法快速支撑前端业务的敏捷创新与精细化运营需求。

（5）数据治理能力不足：全流程数据管控体系缺失，数据血缘追踪不清晰、质量管控不到位、安全分级不规范，数据合规与安全管理存在短板。

3.建设目标

（1）建成适配二级法人架构的省级云湖仓统一平台，实现全省数据集中管理、分级使用。

（2）完成全行业数据统一汇聚、准实时接入，确保数据完整、准确、及时、可用。

（3）建立全省统一的数据标准、数据字典和数据资产目录，实现“一数一源、一源多用”。

（4）构建全行业公共数据模型，统一加工逻辑，减少重复开发，提升数据复用率。

（5）搭建DaaS数据服务运营体系，让数据以服务方式输出，支撑业务快速用数、科学决策。

二、创新点

一是架构创新，搭建二级法人场景专属云湖仓架构。针对二级法人、多级协同的治理特点，首创“一湖+五区+九集市”省级云湖仓架构，既实现了省级层面的集中管控、标准统一、资源共享，又充分兼顾了法人机构的独立经营、按需使用、自主创新需求，实现多温度数据存储、分层流转、全域共享，为区域性二级法人银行体系统一数据架构建设提供了可复制的标杆实践。

二是模式创新，打造全省统一云化DaaS服务模式。打破传统各法人机构分散自建的模式，转向“省级统一建设、法人租户接入、标准集中管控、服务按需申请”的DaaS云服务模式，实现“一次研发、全省复用”，推动数据平台从分散的成本中心向全省共享的能力中心转型，既支撑省级层面的穿透式管理与全行业业务协同，又能为各法人机构提供轻量化、低成本、高可用的数据服务。

三是治理创新，建设全流程闭环数据治理体系。创新实现“标准、模型、指标、服务”四统一的全流程治理体系，将数据标准贯穿数据全生命周期，打通数据血缘追踪、智能质量校验、数据安全分类分级的全闭环管控，实现数据可管、可控、可用、可追溯。

四是技术创新，设计标准化五层数据加工链路。通过ODS-SDM-FDM-IDM-ADM五层规范数据加工链路，实现数据从原始贴源到服务输出的全流程标准化流转，简化复杂加工链路，提升数据复用能力，可快速定位并解决数据问题。

三、项目技术方案

1.总体架构规划

项目以湖仓一体核心理念为引领，以“多温度存储、全链路管控、多样化服务”为建设方向，针对二级法人体系特点，设计“一湖+五区+九集市”的总体云湖仓架构（如下图所示），形成层次分明、流转规范、权责清晰的数据流转与服务体系。

图 1 数据湖架构规划

一湖：统一数据湖，承载全省农商银行内外部、结构化与非结构化全量数据，实现全行业数据的统一归集与集中存储。

五区：划分贴源区、标准区、模型区、指标区、服务区五大核心数据处理区域，实现数据从原始接入到服务输出的全流程分层管控与标准化加工。

九集市：面向核心业务场景打造主题数据集市，为全行业经营分析、BI可视化、数据服务等各类应用提供统一数据支撑。

2.核心技术实现路径

（1）标准化五层数据加工链路

项目构建了ODS-SDM-FDM-IDM-ADM五层规范数据加工链路，实现数据全生命周期的标准化流转，解决了传统架构链路混乱、复用性差、问题定位难的核心痛点：

ODS贴源层：全量保留业务系统原始数据，保障数据的原始性与完整性，为后续加工提供完整的数据基础。

SDM标准层：完成码值对标、字段对标、清洗去重、空值处理、冗余剔除等标准化操作，全面提升基础数据质量。

FDM模型层：统一构建维度模型与事实表，形成覆盖全业务域的公共数据模型，支撑各类复杂查询与多维分析。

IDM指标层：构建全行业统一的指标与标签体系，实现指标口径的全局统一，避免重复计算与口径冲突。

ADM集市层：面向具体业务场景输出应用数据，为报表、BI分析、数据服务等前端应用提供直接支撑。

（2）四大核心建设工程

项目围绕架构落地，同步推进四大核心工程，实现云湖仓体系的全能力覆盖：

全行业数据汇聚工程：制定覆盖开发、软件、硬件、网络等领域的27项技术规范，基于数据准确性、完整性、一致性、及时性四大核心维度，引入MD5码值校验、记录数校验、总分核对等自动化校验手段，完成4500余项基础校验，实现全省农商银行网内外主要系统数据全量归集，数据同步从传统月/接口级提升至准实时级。

全行业数据标准建设工程：对标国家标准、金融行业标准、监管规范等权威制度文件，形成客户、账户、协议、交易等8大主题共1500余项数据标准、3.8万余项数据字典，同步推进数据安全分类分级工作，实现数据标准在全系统的落地应用。

全行业公共数据模型建设工程：遵循业务价值导向，兼顾模型稳定性与扩展性，结合金融行业标准与全省农商银行业务特色，建成319个标准化模型，全面覆盖客户管理、存款、贷款、中间业务等全业务域，同时建立严格的模型变更管控机制，保障模型的持续适配与规范运行。

DaaS平台运营体系建设工程：构建全省统一、云化部署、集中管理、按需服务的DaaS数据云平台，将数据处理能力封装为标准化的API服务、批量服务与自助分析服务，实现从分散建设到集中管控、从静态资产到动态服务、从成本中心到能力中心、从独立运营到协同共享的四大根本性转变。

3.适配二级法人的业务运营模式

项目采用“省级统筹建设、法人租户化接入、标准统一管控、服务按需供给”的运营模式，省级层面负责统一底座建设、标准制定、公共能力输出，各法人机构以租户模式按需接入，无需重复投入底层基建，即可快速获取标准化的数据能力。该模式既有效降低了基层法人机构的IT投入与建设门槛，快速赋能技术基础薄弱的机构，又实现了全省数据的可管可控、协同共享，充分平衡了二级法人体系下集中管控与自主经营的核心需求。

四、运营情况

系统稳定运行：平台配套建成自动化运维与智能监控体系，可实现异常问题的快速定位与恢复，系统稳定运行率达99.9%，系统并发处理能力达500TPS，满足金融级系统建设要求。

推广覆盖全面完成：已实现全省农商银行全面接入，打破机构间的数据壁垒，实现全省数据的全域贯通与统一管理。

服务能力全面落地：DaaS平台标准化API服务、批量数据服务、自助分析服务已全面上线，快速响应各法人机构的经营分析、业务创新等各类数据需求。

质量管控常态化运行：已建立自动化数据校验、总分核对、血缘追踪的常态化管控机制，全流程落实数据质量规则与数据安全分类分级要求，数据一致性、准确性、及时性全面达标，满足监管合规与内部管理的双重要求。

五、项目成效

1.经济效益

大幅节约建设成本：通过全省统一建设、资源共享，有效避免各法人机构数仓的重复建设，实现“一次研发、全省共享”，全系统IT建设投入产出比显著提升。

显著提升数据处理效率：数据同步时效从传统的月/接口级提升至准实时级，数据开发的复用性大幅增强，无效重复开发工作量显著减少。

实现资源优化配置：通过统一的存储与计算资源调度，大幅提升了资源利用率，减少了资源冗余与浪费，实现了全系统算力资源的集约化管理与弹性调度。

2.业务与管理价值

强化全行业风险管控能力：基于全省统一的穿透式数据支撑，实现了全行业风险的联防联控与实时监控，大幅提升了信贷管理、反欺诈、反洗钱、内控审计与监管合规的数字化能力，筑牢了全省农商银行的风险防线。

赋能全渠道精准营销与客户服务：通过统一客户视图、标准化指标标签体系，实现了客户需求的精准洞察，支撑全行业精准获客、精细化客户运营与产品创新，有效提升了客户服务质效与市场竞争力。

支撑全省科学经营决策：以全面、准确、及时的全量数据为基础，构建了全省统一的经营分析体系，为总行与各法人机构的经营管理、战略决策提供了坚实的数据支撑，实现了从经验决策向数据决策的转型。

3.行业示范与社会效益

项目立足全省农商银行系统二级法人治理体系的核心特点，成功破解了区域性银行体系分散建设、协同困难的行业共性难题，形成了一套可复制、可推广的省级农商银行体系云湖仓建设与数据治理实践方案，为全国区域性农商银行的数智化转型提供了标杆参考，助力区域金融数字化高质量发展与普惠金融服务能力升级。

六、经验总结

顶层设计必须适配治理体系。二级法人体系下的省级数据平台建设，必须立足治理架构特点，做好统筹规划，兼顾集中管控与法人自主需求，确保架构、标准、模型、服务的顶层设计与治理体系高度适配，才能保障项目建设方向不偏离、落地可执行。

必须坚持业务价值导向的业技融合。数据平台建设必须坚持业务牵头、技术支撑，深度贴合业务实际需求，让数据标准、模型设计、服务能力真正服务于业务发展，才能保障平台可用、好用，真正实现数据价值释放。

标准先行是数据治理的核心前提。必须坚持“标准先行、对标落标”，将数据标准贯穿数据全生命周期，实现全行业数据同源、口径统一、服务规范，才能从根本上解决数据孤岛、口径冲突等核心问题。

平台化、服务化转型促进价值释放。必须以DaaS理念推动平台从资源供给向服务输出转型，打造租户化、自助化的运营模式，降低数据使用门槛，减轻基层机构负担，才能真正实现数据能力的普惠共享。

牢牢守住质量与安全的合规底线。金融数据平台建设必须坚持全流程质量管控与全周期数据安全管理，落实数据安全分类分级要求，筑牢数据安全与合规底线，才能保障平台长期稳健运行。

持续迭代优化，保障动态适配。必须建立完善的模型、标准、服务变更管控机制，持续适配业务发展与技术演进的需求，不断优化平台能力，才能为机构数智化转型提供长期、稳定的支撑。