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智慧市场监管一体化信息平台建设方案（一）项目背景 (3)（二）总体架构 (3)（三）数据架构 (4)（四）建设内容 (4)1、稳定性 (5)2、系统性能 (5)3、拓展性能 (5)4、安全性能 (6)（五）项目建设清单 (6)（六）项目建设内容 (9)（一）项目背景为了保障市场监管工作持续稳步发展，本项目新建或改造包括大数据中心、支撑平台、市场监督管理局干部培训系统、市场秩序与协同无证无照经营行为监督平台、“双随机、一公开”市场监管系统、计量监管系统、市市场监管政务信息报送系统、市市场监管审计巡查管理业务系统、网监综合业务系统、重点行业格式合同备案公示平台、电子档案查询系统、智慧市场监管统计报表系统、公示系统、认证认可业务行政许可在线申报服务系统、网络传销监测平台二期、智慧执法系统等功能系统。
（二）总体架构总体架构包括四层三体系：四层（基础设施层、平台服务层、数据资源层、业务应用层）、三体系（标准规范体系、网络安全体系、运维管理体系）。
基础设施层：提供计算、存储、网络、安全等基础配套资源，建设指挥中心信息化基础设施。
平台服务层：提供大数据计算存储、服务资源管理、服务实例管理，并提供业务协同支撑，实现统一身份认证、统一权限分配、统一审批流程、分权限智能推送等功能。
数据资源层：汇聚市场监管各类数据资源，进行数据治理，建立市场主体、电子证照等主题库，实现数据资源分门别类、标准化管理,支撑内部业务应用及对外提供数据服务。
业务应用层：整合原工商、质监、食药监等相关业务系统，采用微服务架构建设智慧新应用，扩展业务应用领域。
标准规范体系：遵循国家、地方、行业标准规范，梳理形成本项目的七大标准规范。
网络安全体系：形成安全可靠、主动防御的保障体系。
运维管理体系：及时处理突发事件，保障业务正常开展，提高系统稳定性，保证服务规范化。
（三）数据架构数据架构分为五层：采集层、治理层、资源层、应用层、共享交换层。
采集层实现原工商、质监、食药监以及本次建设业务系统和相关数据的汇聚。
某银行数据仓库建设情况汇报尊敬的领导们：根据您的要求，我将就某银行数据仓库的建设情况进行汇报。
以下是数据仓库建设的概述以及取得的成果。
1、项目背景：目前，随着信息技术的快速发展，数据作为金融业务的核心资源，具有极大的价值。
然而，由于银行系统内部数据分散、来源众多、格式不一致等问题，导致数据分析和决策效率低下。
因此，为了提高业务决策的科学性和准确性，我行决定开展数据仓库建设项目，整合银行各类数据，建立全面、统一、可靠的数据仓库系统。
2、项目目标：（1）整合数据：对银行内部的各类数据进行整合，包括存款、贷款、理财、信用卡等方面的数据，确保数据的一致性和准确性。
（2）提高决策效率：通过数据仓库系统，提升数据分析和决策效率，实现快速、准确的决策支持。
（3）优化风险控制：通过整合和分析大量数据，及时发现和应对潜在风险，提高风险控制能力。
（4）支持业务发展：为银行的业务发展提供全面、准确的数据支持，帮助银行实现持续增长。
3、建设成果：（1）数据整合：通过项目组的努力，已成功完成银行各类数据的整合工作，包括来自存款系统、贷款系统、理财系统以及信用卡系统等各个业务系统的数据。
数据整合的过程中，我们采用了ETL（Extract、Transform、Load）技术，确保数据的准确性和完整性。
（2）决策支持：数据仓库建设已成功运行，为各级领导提供了全面、准确的决策支持。
通过数据仓库，领导层可以快速获取和分析各项业务数据，从而做出更加科学、精准的决策。
（3）风险控制：数据仓库的建设大大优化了风险控制能力。
通过数据的分析和挖掘，可以及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行应对，从而保障银行的安全运营。
（4）业务发展：数据仓库的建设为银行的业务发展提供了良好的支持。
通过对客户数据的分析和挖掘，我们可以更好地理解客户需求和行为习惯，精准推送个性化服务，从而增强客户黏性和满意度。
4、未来展望：数据仓库建设是一个持续发展的过程，我们将继续完善数据仓库系统，进一步优化数据分析和决策支持能力。
近年来，大数据、人工智能、云计算等技术加速创新，并不断应用于证券行业中，推动证券公司数字化转型，已经成为证券行业下一阶段发展的重要驱动力。
数据是证券公司的核心资产，如何最大程度地发挥数据价值，一直是整个行业不断探索的问题。
目前，证券行业机构多、类型广、交易方式多样，数据化程度较高，机构内及机构间数据交换频繁，因此提升对各类数据的快速处理能力迫在眉睫。
本文提出了一种适用于证券公司的数据集市设计思路，基于中信证券股份有限公司(以下简称“中信证券”)的资产管理业务数据仓库，对各类金融数据进行抽象建模，以满足各类数据需求，为证券公司内外部数据服务提供了一种新的思路。
一、数据系统架构中信证券自2002年开始经营资产管理业务，有着二十多年丰富的投资管理经验，与客户携手共同成长。
目前，中信证券是业内唯一一家同时具有企业年金和职业年金投资管理人、社保基金境内投资管理人和社保基金转持股份管理资格、保险资金受托投资管理资格、基本养老保险基金投资管理人资格的券商资管机构。
截至2022年底，中信证券资产管理业务受托管理资金总规模达1.42万亿元，连续14年稳居同业首位，业务范围不仅覆盖了定向资产管理，大集合、小集合资产管理计划以及专项资产管理计划，私募基金、公募基金等基金类净值产品，还包括了为银行或非银企业客户以及其他高净值客户定制的金融服务。
为满足上述业务发展需要，中信证券迫切需要建设一套完备的数据处理系统，用来支撑投资、交易、绩效分析、信息披露、监管报送等各类数据需求。
为此，中信证券资产管理IT团队开展了资产管理业务数据平台(以下简称“资管数据平台”)建设工作。
依托公司的投资交易、估值、公文等应用系统，资管数据平台实现了资产管理业务各类数据的统一存储、统一计算、统一服务，用于满足信息披露、绩效分析、内部运营、高净值客户服务、合规风控等各类业务需求。
随着公司业务的进一步发展，资管数据平台的横向扩展能力可为公司的数字化转型充分赋能。
商业银行监管报送系统一、产品概述银行监管报送系统是面向商业银行的内外部监管数据报送需求开发的银行管理系统。
系统以统一的数据处理模式和信息展现模式，实现人民银行、银监局、征信中心等机构提出的各项数据报送要求。
同时，系统还满足银行内部监管报表的实现，并根据银行的具体要求，展现丰富的统计指标和各种报表供银行管理者使用。
在现行银行监管体制下，商业银行需要向各监管部门的不同系统报送数据，这些系统具有基本相同的处理模式，即数据提取、生成、补录、确认、报送、校验、反馈处理等流程。
如果都作为单独的系统构建，银行需要针对每一套系统建立不同的实施和运行维护体系，这将耗费了大量的人力和财力，并且会成为银行IT运维中一个非常沉重的任务。
而通过相同的处理模式和技术框架，建立一套统一的监管报送系统，采用先进的技术架构以及成熟的工具产品来支持这些要求，不但可以极大的减轻银行数据报送的工作量，而且由于统一的规划和实施，还可以极大的提高系统上报数据的准确性和及时性。
二、系统功能银行监管报送系统集成了两大部分的内容，一部分是宏观监测报表，包括银监局非现场监管(“1104”报表)、人民银行利率监测、人民银行金融监管信息上报等，另一部分是明细业务数据，包括反洗钱、个人征信、企业征信等。
同时基于上述监管数据，系统还提供大量的监管指标和银行经营数据以供查询。
由于系统具有统一的数据处理模式，可以方便的进行各项功能的扩展，也为新的监管报送系统提供了很好的扩展基础。
●1104报表面向银监局非现场监管报表的数据报送要求，包括报表数据的生成、补录、展示以及接口文件的生成等功能。
“1104”报表包括基础报表和特色报表两大类，涵盖了基本财务分析、信用风险、流动性风险、市场风险、资本充足等各方面的银行宏观监管的内容。
●反洗钱监测自动监测大额交易及可疑交易，并生成人民银行反洗钱监测中心要求的报送文件进行报送，从而协助商业银行准确有效地完成反洗钱工作。
本系统能够满足人民银行规定的反洗钱接口规范的各项要求，并能够提供各种监测信息的实时查询功能。
Digital Transformation 2021数字转型二十一世纪以来，科技创新已进入密集活跃期。
随着自动化加速走向数字化、网络化、智能化，新技术、新产业、新模式、新产品大规模涌现，深刻影响着全球的科技创新版图、产业生态格局和经济发展的走向，产业数字化转型拉动数字经济快速发展成为大势所趋。
数据显示，2019年，47个国家数字经济占GDP比重平均为41.5%，同比提升12个百分点。
其中，发达国家数字经济GDP占比达51.3%，是发展中国家的1.9倍。
文︱郭岚 金山云副总裁、合伙人企业数字化转型助力数字经济快速发展在数字时代中，发展中国家可以充分利用数字经济中的后发性优势，缩小与发达国家的数字鸿沟。
因此，对于发展中国家来说，数字革命成为“千载难逢”的良机。
我国紧抓数字经济的新风口，对数字经济发展给予高度支持，“十四五”规划建议中重点提到，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群，加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。
从市场活跃度来看也表现出同样的发展趋势。
随着互联网人口红利的逐渐褪去以及互联网企业结构性成本下降空间持续收窄，C端市场的日趋饱和难以支撑互联网企业的发展速度，面向B端的产业互联网市场存在巨大的增量空间，是巨头们一直寻找的互联网下半场，也是其企业业务新的利润增长点。
电商智库网经社最新发布的《2020年(上)中国产业互联网市场数据监测报告》数据显示，2020上半年中国产业互联网市场规模达25.3万亿元，预计推进数字技术与产业深度融合金山云助力数字经济快速发展赛迪网官方微信数字经济官方微信D igitalE conomy2020全年市场规模将达51.5万亿元，中国企业正面临从信息化走向数字化、智能化的关键节点。
事实上，产业互联网的价值在于重构生产关系、释放化学反应，进而产生巨大能量。
产业互联网最终是为了产业数字化，核心是解决企业的效率问题，实现降本增效，只有让数据这项新的生产要素在整个产业链条中起到联动反馈的作用，才能实现产业全链条的效能提升，创造更大的企业利润，也创造更多的公众利益。
监管系统建设方案项目背景在当今社会中，随着科技的发展和应用的普及，监管工作的重要性日益凸显。
为了提高监管效能和监管质量，各行各业都有着建设自身监管系统的需求。
监管系统作为监管工作的重要工具，可以帮助监管部门实现对被监管对象的全面监控、数据分析和风险预警等功能。
项目目标本项目旨在建设一套高效、准确、稳定的监管系统，以满足监管部门对监管工作的需求，提高监管效能和监管质量。
具体目标包括： - 提供全面的监管系统解决方案，满足各行各业监管的需要； - 实现对被监管对象的全面监控，包括数据采集、数据分析等功能； - 提供风险预警机制，及时发现并应对潜在风险； - 建立有效的数据管理和共享机制，提高监管部门的工作效率； - 确保系统的安全性和稳定性，防范恶意攻击和数据泄漏等风险。
建设方案监管系统的建设主要包括以下几个方面：1. 系统架构设计首先，需要对监管系统的整体架构进行设计。
根据实际需求，确定系统的模块划分和功能设计，确保系统能够满足监管部门的需求。
系统架构设计要考虑到系统的可扩展性和可维护性，以便后续对系统的功能进行优化和升级。
2. 数据采集与处理监管系统的核心功能之一是对被监管对象的数据进行采集与处理。
根据监管对象的不同特点和信息来源，建立相应的数据采集渠道和数据接口，确保数据的全面性和准确性。
在数据采集的同时，还需要对数据进行清洗和预处理，以便后续的数据分析和应用。
3. 数据分析与挖掘监管系统的另一个核心功能是对采集到的数据进行分析和挖掘。
通过应用相关的数据分析和挖掘技术，对监管对象的行为和数据进行深入分析，发现异常和风险，并为监管部门提供决策支持。
数据分析与挖掘的方法和技术可以根据具体需求进行选择和应用，以提高监管部门的工作效率和监管质量。
4. 风险预警与应对监管系统需要具备一定的风险预警和应对能力。
通过对监管对象的数据进行实时监控和分析，及时发现潜在风险和问题，以便采取相应的措施进行应对。
风险预警与应对功能的设计要结合具体的监管需求和风险特征，建立相应的预警模型和预警机制，并及时向监管部门提供相关的预警信息和建议。
基于虚拟化技术的分布式数据库管理系统研究引言随着信息技术的迅猛发展，企业和组织需要处理大量的数据，并希望能够高效地存储、管理和访问这些数据。
传统的单机数据库管理系统（DBMS）已经无法满足对高性能和可扩展性的要求。
因此，分布式数据库管理系统（DDBMS）的研究和应用逐渐受到关注。
虚拟化技术是当代信息技术领域的热门话题之一，它可以将物理资源抽象为虚拟资源，并实现资源的共享和利用。
在分布式数据库管理系统中，虚拟化技术可以解决数据管理中的诸多挑战，如数据分布和访问控制等。
因此，本文将重点探讨基于虚拟化技术的分布式数据库管理系统的研究现状和发展趋势。
一、分布式数据库管理系统的概述分布式数据库管理系统是指将数据分散存储在多个节点上，并通过网络连接实现数据的访问和处理的系统。
与传统的单机数据库管理系统相比，DDBMS具有以下优势：1. 高可用性：通过数据的冗余存储和备份，DDBMS可以实现高可用性，减少单点故障的影响。
2. 高性能：通过在多个节点上并行处理数据，DDBMS可以提高数据的处理速度和吞吐量。
3. 可扩展性：由于数据的分布存储，DDBMS可以根据需求对系统进行扩展，以适应不断增长的数据量和用户访问量。
4. 数据安全性：通过数据的加密和权限控制，DDBMS可以保证数据的安全性，防止未经授权的访问和篡改。
二、虚拟化技术在分布式数据库管理系统中的应用虚拟化技术在分布式数据库管理系统中发挥了重要作用。
具体来说，虚拟化技术可以应用于以下方面：1. 资源虚拟化：通过将物理资源如存储、计算和网络等抽象为虚拟资源，DDBMS可以实现资源的共享和利用。
例如，通过将多个物理服务器虚拟化为一个逻辑服务器，可以提高资源的利用率。
2. 数据分布和访问控制：虚拟化技术可以将数据根据不同的访问需求和权限进行分布，以实现数据的访问控制和隔离。
例如，可以将敏感数据存储在独立的虚拟机中，并设置相应的权限控制策略。
3. 故障恢复：通过虚拟化技术，DDBMS可以实现数据的冗余存储和备份，以提高系统的可靠性和故障恢复能力。
浅谈银⾏数据仓库：数据集市建模思路——监管报送项⽬的数据集市建模实践前⾔：数据集市的⽬标数据集市，是数据仓库 ADM 层最主要的数据形态，应⽤在特定业务场景的⾼度汇总数据，⽀持特定⼈员或部门进⾏数据分析、统计、决策等⾏为。
（数据仓库分层架构及建设思路可查阅作者的《浅谈银⾏数据仓库的构建之路》）概念理解起来不难，难在如何制定数据集市的落地⽅式，这时必须结果导向，从实现⽬标进⾏反推。
数据集市的⽬标从概念可以了解，数据集市是应⽤在特定业务场景的，专门⽀持特定⼈员或部门的数据集，所以数据集市的⾸要⽬标是满⾜特定⼈员或部门提出的业务场景。
⽐如报表集市，业务⼈员要求的是按照需求⽂档开发出固定报表查询即可，可是开发团队却开发出⼀张张⼤宽表给业务⼈员进⾏⾃助查询，希望业务⼈员通过⼤宽表就可以随时设计出⾃⼰想要的报表，最终业务⼈员愿意买账吗？数据集市是以实现特定⼈员或部门提出的特定业务场景为⽬标进⾏设计。
数据集市的模型数量有标准要求吗？别⼈家⼀个数据集市少则⼗⼏个模型，多则上百个模型，是否模型数量达到⼀定程度才能称为数据集市？还是从⽬标出发，数据集市是为了实现特定业务场景⽽设计，⽽业务场景也是有⼤⼩之分的。
⼩的业务场景可能⼀张报表就可以实现，⽐如 2020 年度单位存款基础数据报送要求，⼤的业务场景确实需要上百个模型来⽀持，⽐如零售管理部的营销分析集市。
⽆论是⼀张报表还是上百个模型，都属于实现了特定业务场景的数据集市。
当然，数据集市过⼩，⽐如上述的⼀张报表，会合并到⼤的数据集市中，⽐如报表集市，为了更好实现维护与管理。
数据集市的模型数量没有标准要求，关键是能否实现⽬标。
数据集市的建模⽅式有标准要求吗？⽬前主流的标准建模⽅式有三类：1）星型模型最常⽤的建模⽅式，模型由⼀个事实表与⼀组维表连接⽽成，维表只能与事实表关联，维表间不能关联，犹如被多个卫星环绕核⼼⾏星的系统，所以称为星型模型。
2）雪花模型雪花模型同样由⼀个事实表与⼀组维表连接⽽成，对⽐星型模型，雪花模型的维表是由⼤维表与⼩维表连接⽽成，这样⼤维表与⼩维表之间⼜形成⼀个星型模型。
毕业设计（论文）中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证英文题目: Setuping and verification distributed storage platform based on hadoop毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日任务书题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证适合专业：信息安全指导教师（签名）：提交日期： 2013 年 3 月 8 日学院：计算机与信息技术学院专业：信息安全学生姓名：学号：毕业设计（论文）基本内容和要求：本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。
高效能团队建设工作总结一、监管报送组项目随着银行的发展，业务越来越广、客户数据越来越大，交易系统越来越复杂，监管部门对监管数据在真实性、准确性、及时性等方面的要求越来越严格，银行积累的监管数据也呈几何级数增长。
对这些海量监管数据的搜集、清洗、挖掘、整理、报送等操作也超出了传统银行监管报送系统的能力。
在大数据时代，银行监管报送系统面临着挑战。
目前监管报送项目组有____个报送系统，分别报送给人民银行、银监局、外管局等相关部门，系统数目不断增加，____年增加了两个。
报送系统主要流程是从数据仓库取数，在前台页面展示，通过程序自动或者行社人员手工生成报文报送给监管部门。
项目组从____年开始建设监管报送统一平台，致力于建设一套后台取数集中，报送界面统一的数据报送平台。
未来，所有报送的取数来自监管报送数据集市，报送系统的操作界面统一到监管报送统一平台(Web)中，资源集中，条理清晰。
银行建立适应监管统计工作需要的、完善的监管报送系统，提供全面、及时和准确地监管统计信息，对于夯实银行监管基础、做好风险管控、推动银行精细化管理、加强内部控制机制建设具有重要意义。
二、组建团队经过多年的报送系统开发和管理，为了应对众多的报送需求，监管项目组需要组建多种团队。
对于具体某个报送系统报表的开发，需要组件流动式团队。
监管报送组有____个报送系统，每个报送系统报送任务明确，可以组建多支流动性团队负责报送报表的开发，团队拥有各自工作流的同时，可以并行不悖。
报送系统的流动性团队可以做到快速、安全和独立地构建和完成报表开发和报送，不需要其它团队的支持。
报送系统面对监管部门，接到反馈的问题需要及时解决，流动性团队可以满足比大团队更快的响应问题。
对于报送项目组的整理架构和新技术的引进和实践，需要组建赋能团队。
报送系统从原来的分散型，逐步往前后台统一的方向发展，赋能团队要进行调研工作，学习同业的经验，尝试不同的方案，并在工具、实践、框架、技术栈等方面给出建议。
监管数据标准化报送系统升级（EAST3.0）需求说明书附件1：监管数据标准化报送系统升级（EAST3.0）需求说明书⼴西北部湾银⾏股份有限公司2017年4⽉1.系统建设背景为了更规范的进⾏⾦融机构进⾏监管数据标准化的报送⼯作，并对国内的银⾏业⾦融机构在监管数据标准化报送规范层⾯进⾏统⼀，银监会于2017年3⽉发布了《中国银监会办公厅关于印发银⾏业⾦融机构监管数据标准化规范的通知》及相关说明附件，将国内银⾏业⾦融机构的监管数据标准化⼯作进⾏统⼀与规范，通知要求国内各银⾏业⾦融机构需要按照该发⽂的要求，进⾏数据的全⾯梳理、映射、采集、检核和上报。
2.系统建设价值根据银监会通知要求，该系统将于2017年7⽉在全国范围内正式上线运⾏，能否在规定的时间内完成银监会监管数据标准化报送系统及相关业务系统的改造，建⽴⼀个功能完善、⾼效率的监管数据标准化报送系统，将直接影响到我⾏⽇后与银监会之间⽇常报备⼯作的顺利开展。
3.系统建设⽬标根据《中国银监会办公厅关于印发银⾏业⾦融机构监管数据标准化规范的通知》的有关要求以及我⾏的接⼝要求，建设EAST 数据采集报送系统，帮助我⾏（包括我⾏的所有村镇银⾏）及时、完整、准确地完成监管数据标准化的报送要求，保证报送质量，提升管理⽔平，并促进⾏内业务数据改良以及监管统计分析⼯作。
建成后系统报送表单如下：4.我⾏相关系统描述我⾏应⽤系统总体架构主要分为：业务⽀撑应⽤、客户服务渠道、企业管理应⽤等⼏⼤部分。
⽬前已实现的应⽤系统有：业务⽀撑系统：包括核⼼业务系统、信贷业务系统、综合前置及多渠道接⼊系统、资⾦业务系统、理财系统、国际结算系统、贷记卡系统、中间业务平台等；客户服务渠道：包括⽹点柜⾯、⽹上银⾏、⼿机银⾏、客户服务中⼼、各类⾃助设备（如：多媒体查询机、存取款机）、短信系统等；企业管理系统：包括统⼀数据管理平台、报表系统、信息报送系统、办公⾃动化系统、管理会计系统、绩效管理系统、ECIF、客户关系管理系统等。
宜昌市建设行业综合监管平台开发与应用工作报告宜昌市人民政府办公室宜昌金汇软件有限公司2013年12月建设行业综合监管平台---实现建筑工程全生命周期管理的宜昌模式近年来，建设工程建设量呈几何级增长，而建设工程本身所具有的点多、线长、面广的特点，又给行业监管带来了前所未有的管理难度。
如何在政府行业主管、工程参建各方以及社会公众间，建立“办公自动化、管理现代化、决策科学化、服务信息化”四位一体的综合信息平台，实现对全行业的高效监管，就是本项目的应用目标。
本项目包含了施工图纸审查管理、招投标管理、施工许可证管理、工程质量监督管理、工程安全监督管理、工程质量检测管理、商品砼质量管理、建筑市场管理、建筑节能管理、档案管理、竣工验收、行业基础数据库与诚信管理等13个子系统，全面应用于建设行业管理的各个环节，实现了一个工程项目从图纸设计到建成竣工验收、交付使用的全生命周期的信息化管理。
一、系统建设背景长期以来，坚持服务与监管并重，全面加强工程建设等行业管理，是各地建设行业管理部门追求的目标，但随着市场的进一步放开和主体的多元化，监管难度大幅上升，各类矛盾日益突出，传统监管模式下的各种弊端也逐步显现，集中体现在：一是工程量成倍翻番增长，质量、安全及市场监管力量却无法同步加强，表现出人少事多、超负荷运转的特点；二是虽然不断加大建筑市场及建设领域突出问题整治力度，但由于社会诚信和行业诚信度普遍不高，导致各种新问题层出不穷，监管工作始终处于一种被动应对的局面；三是不断加强执法监督和现场监督，但由于手段落后、机制乏力，以致文明执法和廉政建设的空间仍然较大；四是行业监管需要的大数据共享与分析，与现实条块分割、信息严重不对称存在较大差距。
化解这四大矛盾，就是本系统的目的所在。
按照“方便群众、约束自己、规范监管”的原则，“建设行业综合监管系统”运用先进的科技手段，进一步优化工作流程，集成原来各自独立的子系统，解决了现场巡查与后台处理高效联动、行政监管与执法监督同步一体、诚信评价与奖励惩戒细化量化、工程建设管理廉洁自律与法律相结合等方面的问题，并最终实现四大变化：即监管结构扁平化、行政执法透明化、市场监管规范化、项目信息公开化。
M4204_银⾏监管报送系统商业银⾏监管报送系统⼀、产品概述银⾏监管报送系统是⾯向商业银⾏的内外部监管数据报送需求开发的银⾏管理系统。
系统以统⼀的数据处理模式和信息展现模式，实现⼈民银⾏、银监局、征信中⼼等机构提出的各项数据报送要求。
同时，系统还满⾜银⾏内部监管报表的实现，并根据银⾏的具体要求，展现丰富的统计指标和各种报表供银⾏管理者使⽤。
在现⾏银⾏监管体制下，商业银⾏需要向各监管部门的不同系统报送数据，这些系统具有基本相同的处理模式，即数据提取、⽣成、补录、确认、报送、校验、反馈处理等流程。
如果都作为单独的系统构建，银⾏需要针对每⼀套系统建⽴不同的实施和运⾏维护体系，这将耗费了⼤量的⼈⼒和财⼒，并且会成为银⾏IT运维中⼀个⾮常沉重的任务。
⽽通过相同的处理模式和技术框架，建⽴⼀套统⼀的监管报送系统，采⽤先进的技术架构以及成熟的⼯具产品来⽀持这些要求，不但可以极⼤的减轻银⾏数据报送的⼯作量，⽽且由于统⼀的规划和实施，还可以极⼤的提⾼系统上报数据的准确性和及时性。
⼆、系统功能银⾏监管报送系统集成了两⼤部分的内容，⼀部分是宏观监测报表，包括银监局⾮现场监管(“1104”报表)、⼈民银⾏利率监测、⼈民银⾏⾦融监管信息上报等，另⼀部分是明细业务数据，包括反洗钱、个⼈征信、企业征信等。
同时基于上述监管数据，系统还提供⼤量的监管指标和银⾏经营数据以供查询。
由于系统具有统⼀的数据处理模式，可以⽅便的进⾏各项功能的扩展，也为新的监管报送系统提供了很好的扩展基础。
●1104报表⾯向银监局⾮现场监管报表的数据报送要求，包括报表数据的⽣成、补录、展⽰以及接⼝⽂件的⽣成等功能。
“1104”报表包括基础报表和特⾊报表两⼤类，涵盖了基本财务分析、信⽤风险、流动性风险、市场风险、资本充⾜等各⽅⾯的银⾏宏观监管的内容。
●反洗钱监测⾃动监测⼤额交易及可疑交易，并⽣成⼈民银⾏反洗钱监测中⼼要求的报送⽂件进⾏报送，从⽽协助商业银⾏准确有效地完成反洗钱⼯作。
近年来，随着银行业应用场景的持续创新，金融监管数据报送模式也随之不断变化，且银行数据不仅规模庞大、类型复杂，数据量更是呈几何级数增长。
然而，传统的银行监管报送系统在海量数据提取、加工、上报等方面均面临诸多问题，如数据异构、数据量大、耦合度高、时效性差等，已愈发难以适应报送模式变化，也无法满足银行业务快速发展的需求。
对此，邯郸银行基于分布式数据仓库建设，创新搭建了统一监管报送系统，以期能更好地应对大数据背景下面临的各类监管数据报送挑战。
一、分布式数据仓库建设思路针对银行业数据处理能力和数据标准问题，邯郸银行适时展开数据仓库建设，以进一步统一全行数据标准，提高数据治理能力与数据质量;同时，通过引入分布式技术，采用分布式计算框架，将数据分层处理，高效解决了计算复杂度和数据存储难题，为促进业务稳健发展提供了有力支撑。
1.基础平台建设在平台建设方面，邯郸银行运用Hadoop分布式大数据技术，在X86服务器上搭建了基础硬件平台，不仅有效降低了软硬件成本，还为海量数据处理夯实了资源基础。
此外，为解决数据整合度不高、数据标准不统一、数据应用难等问题，邯郸银行整合客户信息、交易信息等多个应用场景数据，实现了数据合理有序存储与快速使用。
总体而言，基础硬件平台主要包括运行层、设施层、平台层、任务调度控制台、用户网关层与客户应用层。
其中，运行层负责为基础软件提供运行环境；设施层负责为平台层提供系统命名、文件信息管理等服务，包括Zookeeper和Hadoop软件。
平台层主要为用户网关层提供应用服务，由HBase、任务调度控制台、Hive组件组成。
任务调度控制台作为任务执行调度中心，负责根据业务数据优先级安排任务处理顺序，并由客户端反馈执行结果。
用户网关层负责对用户进行身份认证，以及提供用户与数据平台的调用接口，实现硬件平台与数据平台的交互。
客户应用层负责根据应用程序的差异化功能，高效支撑客户服务。
2.数据治理体系随着银行业务的快速发展，商业银行的业务系统越来越多且各系统间相互独立，同时各系统在数据库、存储方式、数据分发接口等方面也不尽相同，由于缺乏统一的数据标准，各系统间无法实现数据共享。
针对上述问题，银行机构通过建设数据仓库集中管理全局数据，执行统一调度、关联共享，有助于构建高效的数据治理体系。
在数据标准方面，为统一全行数据标准，邯郸银行从源系统层面即制定数据交换标准，包括标准化数据分发接口、数据文件、数据存储、数据接收接口等，并建立了统一的数据交换平台。
同时，在数据仓库的开发过程中，进一步制定了基础数据标准，包括表命名标准、字段命名标准、类型标准、值域映射标准、数据存储标准、数据清洗标准、数据ETL代码标准等，且一旦发现有不满足标准的数据，就会展开分析、记录，并推送至相关业务系统进行改进。
此外，在数据应用方面，数据仓库中还制定了业务口径标准、基础指标定义标准等，并支持可扩展、可修改等功能，显著提升了数据仓库支持业务发展的能力。
在数据质量方面，邯郸银行在建设数据仓库的每一个环节都严格执行数据质量监控，全方位覆盖了以下层级：一是文件级，检查文件个数、命名规范、完整性、文件大小；二是表级，检查表命名规范、记录唯一性、索引定义、主键定义；三是字段级，检查数据类型、字段长度、格式、值域、代码规范；四是业务级，检查业务口径与数据标准是否一致，检查业务数据是否满足主键校验。
最终，通过严格落地数据标准、监控数据质量，邯郸银行不仅实现了数据共享，大幅提高了数据可用性，还能够及时发现并解决问题。
3.数据仓库模型实践中，数据仓库中整合了众多的源系统数据，且涉及大量的数据表。
对此，邯郸银行结合银行操作性业务系统的特性，在数据仓库中采用面向主题的方法，按照第三范式规则进行设计，将其划分为八大主题，即当事人、内部机构、资产、产品、协议、事件、渠道、财务，从而实现了对业务数据的有效整合。
分布式数据仓库数据模型如图1所示。
图1 分布式数据仓库数据模型二、监管报送系统架构与功能设计针对监管数据报送系统面临的数据耦合性、时效性等问题，邯郸银行选择建设监管数据集市来降低数据冗余、提升数据利用率；同时，通过定制化设计监管数据模型来提升数据管控效能，从而在高效匹配银行业务全面发展需求的基础上，解决了数据的耦合性问题。
此外，通过整合监管报送上层应用系统，邯郸银行搭建了面向监管部门的统一报送平台，覆盖监管部门所需的各种监管报表，并支持快速修改或增加报送模块，以切实响应监管数据报送的新变化和新要求，解决了监管报送的时效性问题。
1.监管数据集市作为监管报送系统的核心模块，监管数据集市负责为报送应用提供数据支持，集中管理监管数据需求。
对此，邯郸银行基于分布式数据仓库建设，以监管统计为出发点，全新构建了架构清晰、多层次化的监管数据模型，并搭建统一的监管信息视图，对报送数据进行规划整合，实现了对数据的一致性理解，且数据来源共享、报送口径统一。
具体而言，监管数据集市主要由接口数据层、历史数据层、汇总数据层、模型数据层、报送数据层构成，其总体架构如图2所示。
图2 监管数据集市总体架构接口数据层以监管应用数据需求作为驱动，以源数据和补录表作为数据来源，属于增量模型，旨在实现数据标准化与数据适配功能。
同时，该层通过对主要监管报送系统数据项的梳理及归类，可按监管应用数据需求执行分类，并对不同类型的数据按业务主题进行统一管理、统一存储，以及按宽表方式设计数据模型，将多业务系统分散的数据进行有效整合。
历史数据层主要负责接口的历史数据存储，以及完成接口数据的切片存储，为报送提供历史数据，实现报表对历史数据的统计，保证历史数据完整。
同时，历史层的表为切片表，支持将接口层的数据直接插入历史层的切片表中，且与接口层数据模型逐一对应。
汇总数据层通过以业务建模方式进行数据重构，可实现业务口径统一、业务规则清晰、业务数据适配。
同时，该层数据模型按照需求驱动，支持对明细数据进行整合，除保证业务数据通用外，还可有效提高查询响应速度、ETL处理效率和数据存储效率，并可对各类监管报送系统的共性查询请求和频度较高的数据项进行归并，从而提高数据的可理解性，易于维护和使用。
模型数据层主要负责为非现场监管、金融统计、利率报备等统计报表提供支持，其通过实现数据的个性化处理，可针对相同业务报表单独设计数据表，从而保证其个性化、可扩展、松耦合。
同时，该层还按照监管需求划分了贷款、资金、存款、银行卡、利率等数据模型，并基于历史层或汇总层提供的明细数据，将其汇总成监管指标，进而保证了各监管系统口径统一，最终实现减少计算时间、提高数据质量等目标。
报送数据层使用MySQL数据库，可为每个应用提供“私有”数据空间，即为应用系统提供专属的数据库，实现物理统一存储、逻辑相互独立。
此外，该层还包括报表展现和数据报送服务，同时可为存储应用平台提供运行所需的机构、用户、权限、流程等支撑数据。
2.功能设计鉴于统一监管报送系统是面向所有监管应用的报送平台，旨在实现监管数据的集中处理、统一报送，因此需要具备后续快速增加、迭代其他报送应用的能力。
对此，邯郸银行在设计系统功能时遵循可扩展性的原则，将功能拆分为若干模块，从而使系统可通过配置、增加报送模块，覆盖监管要求的各种报送应用，如满足数据采集、补录、加工、生成、校验、异常提示、对比等要求。
数据补录方面，监管报送数据涉及众多系统，且部分数据需提前进行补录，其在补录后将先保存在MySQL数据库中，之后再导入大数据平台，与存储于数据仓库的原始数据合并作为监管报送数据来源。
此外，通过“Hadoop+MySQL”系统架构进行数据读写、回流，系统还实现了自动抽取与手工补录相结合的工作模式。
数据填报方面，监管报送系统按照工作任务流模式对填报任务进行分配、跟踪，并将填报结果汇总、锁定，实现了总行业务部门对分支行数据填报工作的全流程控制管理。
同时，填报功能基于MySQL数据库实现，支持修改结果在MySQL数据库更新保存。
此外，系统还提供多种方式进行数据填报，如可以在页面填报，也能够以Excel表格导入、导出等方式填报，进一步增强了可操作性。
数据预警和校验方面，监管报送系统基于监管集市和指标，实现了数据统一校验、合规预警、高级分析等扩展功能。
其中，数据校验功能配置监管部门下发的校验规则及自定义校验公式，支持对校验公式进行修改、增加、导入、导出，以及开展跨系统校验。
同时，系统配备了可扩展的合规预警指标及度量刻度，可针对指标运行情况，根据设定阈值展开分析，并在相关指标超过阈值时，通过仪表盘、红绿灯、突出显示、字体变色、背景变色等多种方式进行预警提示。
报文生成方面，不同监管机构所要求的数据文件通常存在一定差异，而且其实现算法也不尽相同。
对于不同的监管报送应用，邯郸银行采用“适配器”处理方式，为每一项监管内容均开发一个适配器，负责从指标库中抽选指标并生成对应的上报数据文件。
基于该方式，业务人员在处理不同监管内容时，可通过统一的方式和界面进行操作，不仅能有效提升填报体验、降低处理差错，同时也增强了报送数据的准确性和时效性。
报表信息维护方面，监管要求的调整往往还涉及监管报送的新增、修改。
对此，监管报送系统提供了特定的维护功能，支持报表新增、基本信息管理、填报指标项配置、取数公式维护等操作，并可通过时间戳控制报表的生效版本，进而支持按照时间范围查询相应版本的报表。
公共管理方面，在数据填报过程中，监管报送系统提供了报送机构管理、用户的角色和权限管理，以及参数配置、日志管理等一系列基础功能服务，以支持完成公共模块的管理及配置。
三、总结与展望综上，本文所述监管报送系统定位于全行角度，支持实现数据的统一采集、加工、管理与检验，以及一站式满足各类监管报送要求，通过从数据采集、数据转换、数据管理、数据校验、数据报送等技术环节全链条规划，从非现场监管、金融统计、新版客户风险统计、金融标准化报送、利率报备、EAST系统等应用场景全方位设计，高效实现了对监管数据全生命周期的综合管理。
同时，邯郸银行通过建设以Hadoop大数据平台为基础的分布式数据仓库，实现了对监管数据的统一采集、统一加工、统一管理、统一检验，不仅有效提升了监管报送数据质量，也为银行同业在该领域的探索实践提供了有益参考。
未来，邯郸银行将继续常态化推动数据治理工作，有计划、有目标地推动源系统数据治理，保证源系统的数据能用、可用，并进一步完善监管报送系统的校验规则，健全监管数据校验体系，以使其适应不断更新的数据标准和规范，持续提高报送数据的时效性和准确性，更好地推动银行业务蓬勃稳定发展。
