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行业数据开放与公共服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 编写目的 (2)1.2 背景分析 (3)1.3 研究意义 (3)第二章行业数据开放现状与挑战 (3)2.1 行业数据开放现状 (3)2.2 存在的挑战 (4)2.3 发展趋势 (4)第三章数据开放政策与法规建设 (4)3.1 政策制定与实施 (4)3.1.1 政策制定原则 (4)3.1.2 政策制定内容 (5)3.1.3 政策实施步骤 (5)3.2 法律法规保障 (5)3.2.1 法律法规制定 (5)3.2.2 法律法规实施 (5)3.3 政策宣传与培训 (5)3.3.1 政策宣传 (6)3.3.2 培训工作 (6)第四章公共服务平台建设总体架构 (6)4.1 平台设计原则 (6)4.2 平台功能模块 (6)4.3 技术选型与实现 (7)第五章数据采集与整合 (7)5.1 数据来源与类型 (7)5.1.1 数据来源 (8)5.1.2 数据类型 (8)5.2 数据采集与清洗 (8)5.2.1 数据采集 (8)5.2.2 数据清洗 (8)5.3 数据整合与标准化 (8)5.3.1 数据整合 (8)5.3.2 数据标准化 (9)第六章数据开放与共享机制 (9)6.1 数据开放策略 (9)6.1.1 开放目标 (9)6.1.2 开放范围 (9)6.1.3 开放形式 (10)6.2 数据共享机制 (10)6.2.1 共享原则 (10)6.2.2 共享范围 (10)6.2.3 共享方式 (10)6.3 数据开放与共享安全保障 (10)6.3.1 数据安全策略 (10)6.3.2 数据质量管理 (11)6.3.3 法律法规保障 (11)第七章公共服务平台运营与管理 (11)7.1 平台运营策略 (11)7.1.1 定位与目标 (11)7.1.2 运营模式 (11)7.1.3 合作与联盟 (11)7.1.4 品牌建设 (12)7.2 用户服务与管理 (12)7.2.1 用户需求分析 (12)7.2.2 用户服务内容 (12)7.2.3 用户权限管理 (12)7.2.4 用户反馈与评价 (12)7.3 平台维护与升级 (12)7.3.1 技术支持 (12)7.3.2 数据更新 (12)7.3.3 功能优化 (13)7.3.4 安全保障 (13)7.3.5 培训与宣传 (13)第八章数据开放与公共服务效果评价 (13)8.1 评价指标体系 (13)8.2 效果评价方法 (13)8.3 持续改进与优化 (14)第九章行业数据开放与公共服务平台建设案例分析 (14)9.1 典型案例选取 (14)9.2 案例分析与启示 (14)9.3 发展前景与展望 (15)第十章结论与建议 (15)10.1 主要研究结论 (15)10.2 政策建议 (16)10.3 研究局限与未来研究方向 (16)第一章引言1.1 编写目的本文旨在阐述行业数据开放与公共服务平台建设方案，旨在为我国行业数据开放与公共服务平台的构建提供理论指导和实践参考。
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。
银行数据标准化1. 引言银行作为金融行业的核心机构，承担着存款、贷款、支付结算等重要职能。
随着信息技术的快速发展，银行业务数据的规模和复杂度不断增加，面临着数据质量不一致、数据集成困难等问题。
为了解决这些问题，银行数据标准化成为一项重要工作。
本文将介绍银行数据标准化的意义、方法和实施过程。
2. 银行数据标准化的意义2.1 提高数据质量银行业务涉及大量的数据，来自不同业务部门和系统，数据的质量直接关系到业务分析和决策的准确性。
通过数据标准化，可以消除数据质量问题，确保数据的一致性和准确性。
2.2 实现数据集成银行内部存在多个业务系统，这些系统之间的数据格式和结构可能存在差异，导致数据集成困难。
通过标准化，可以统一业务系统的数据格式和结构，实现数据的无缝集成，提高业务处理效率。
2.3 支持风险管理银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
通过标准化银行数据，可以更好地进行风险监测和管理。
例如，建立统一的风险数据模型，可以更容易地进行跨系统的风险计量和风险评估。
3. 银行数据标准化的方法银行数据标准化涉及到数据模型设计、数据规范定义和数据转换等多个方面。
下面介绍几种常用的银行数据标准化方法。
3.1 数据模型设计数据模型是银行数据标准化的基础，它定义了数据的结构、关系和约束条件。
银行可以使用统一建模语言（UML）或实体关系模型（ERM）等工具进行数据模型设计。
在设计数据模型时，需要考虑到业务需求、数据关系、数据粒度和数据质量等因素。
3.2 数据规范定义数据规范定义是指对数据进行描述和解释的过程。
银行可以使用元数据管理工具，定义数据的名称、含义、类型、长度、格式规范等，确保不同系统之间对数据的理解和使用是一致的。
同时，还需要定义数据集成和转换的规范，以确保数据的交换和转换过程符合预期。
3.3 数据转换数据转换是将数据从源系统转移到目标系统的过程。
在进行数据转换时，需要考虑到数据格式、数据清洗、数据映射和数据验证等环节。
国家开放大学《企业信息管理》形成性考核1-4参考答案形成性考核（一）一、简答题1.什么是数据？什么是信息？信息的价值属性有哪些？答：信息是事物之间相互联系、相互作用的状态的描述。
例如某产品的市场需求和销售利润的变化，对生产或经销此产品的企业来说，是很重要的信息。
气象的变化、股市的涨落、竞争对手的行踪，对于与这些情况有关的个人或群体，都是信息。
数据(Data)是指记载下来的事实，是客观实体属性的值。
或者说，数据是可以记录、通信和识别的符号，它通过有意义的组合来表达现实世界中实体(具体对象、事件、状态或活动)的特征。
信息的价值属性：信息无论是在质和量上都具有可测量的“价值”。
当信息的价值被确定后，就可以对信息安全项目进行评估以确保它的花费和它所保护的信息的价值是相称的。
信息具有正确性、及时性、实用性、隐私性和安全性等属性。
信息的安全性又被分为机密性、完整性和可用性。
2.举例说明以下几个问题:（1）IT的战略作用是什么？答：信息时代，产品或服务开发及生产的速度以及对市场的反应能力是企业取得成功的关键，而这些在很大程序上取决于信息技术的应用，信息技术在支持企业的业务活动、生产活动，增强营销和生产的灵活性以及提高组织的竞争力方面发挥着极其重要的战略作用，它可以有效地提高企业在产品和服务方面的质量。
主要表现为产品设计和制造自动化、生产过程自动化、产品和设备智能化、管理现代化等方面。
（2）IT如何支持企业的业务活动？答：提高管理工作的效率和质量，提高整个企业的管理技术水平可以提高生产的效率和产品的质量;作为经营管理的组成部分，提高企业的竞争优势;发展公共关系，为企业赢得良好的信誉和形象;作为一种创新手段，使企业获得新的商业机会;提高财务活动、人事管理等工作的效率和质量。
（3）IT 如何提高生产效率和产品质量？答：信息技术最基本的任务是提高生产力。
因为信息技术具有准确、高速处理大量数据的能力，从而能够缩短时间、减少错误、降低各种信息处理的工作成本。
行业数据开放与公共服务平台建设方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)第二章行业数据开放现状分析 (3)2.1 国内外数据开放现状 (3)2.1.1 国际数据开放现状 (4)2.1.2 国内数据开放现状 (4)2.2 我国数据开放存在的问题 (4)2.2.1 数据开放范围有限 (4)2.2.2 数据质量和可用性不高 (4)2.2.3 数据更新不及时 (4)2.2.4 数据安全保障不足 (4)2.3 数据开放的发展趋势 (4)2.3.1 数据开放范围将进一步扩大 (4)2.3.2 数据质量和服务水平将逐步提高 (4)2.3.3 数据安全保障措施将更加完善 (5)2.3.4 政产学研合作将不断深化 (5)第三章公共服务平台建设总体架构 (5)3.1 架构设计原则 (5)3.2 架构层次划分 (5)3.3 关键技术研究 (6)第四章数据资源整合与治理 (6)4.1 数据资源整合策略 (6)4.1.1 明确整合目标 (6)4.1.2 构建数据资源体系 (6)4.1.3 数据整合技术路线 (6)4.1.4 数据整合流程优化 (6)4.2 数据质量管理 (6)4.2.1 数据质量标准制定 (7)4.2.2 数据质量检测与评估 (7)4.2.3 数据清洗与治理 (7)4.2.4 数据质量持续改进 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (7)4.3.1 数据安全策略 (7)4.3.2 数据加密与防护 (7)4.3.3 数据访问权限管理 (7)4.3.4 用户隐私保护 (7)4.3.5 数据安全审计与监控 (7)第五章技术平台建设 (7)5.1 基础设施建设 (7)5.2 数据存储与处理 (8)5.3 服务平台开发与部署 (8)第六章应用系统设计与开发 (9)6.1 用户需求分析 (9)6.1.1 用户类型划分 (9)6.1.2 用户需求分析 (9)6.2 应用系统架构设计 (9)6.3 关键功能模块开发 (10)6.3.1 数据管理模块 (10)6.3.2 数据查询模块 (10)6.3.3 数据分析模块 (10)6.3.4 用户管理模块 (10)6.3.5 平台管理模块 (10)第七章数据开放与共享机制 (10)7.1 数据开放政策制定 (10)7.1.1 政策目标 (11)7.1.2 政策内容 (11)7.2 数据共享机制构建 (11)7.2.1 数据共享原则 (11)7.2.2 数据共享模式 (11)7.2.3 数据共享机制运行 (12)7.3 数据开放与共享监管 (12)7.3.1 监管体系构建 (12)7.3.2 监管手段 (12)7.3.3 监管效果评价 (12)第八章公共服务平台运营管理 (12)8.1 运营策略制定 (12)8.2 服务质量保障 (13)8.3 用户满意度评估 (13)第九章政策法规与标准体系建设 (14)9.1 政策法规制定 (14)9.1.1 政策法规制定的必要性 (14)9.1.2 政策法规制定的原则 (14)9.1.3 政策法规制定的主要内容 (14)9.2 标准体系构建 (14)9.2.1 标准体系构建的必要性 (14)9.2.2 标准体系构建的原则 (14)9.2.3 标准体系构建的主要内容 (15)9.3 监管机制完善 (15)9.3.1 监管机制完善的必要性 (15)9.3.2 监管机制完善的原则 (15)9.3.3 监管机制完善的主要内容 (15)第十章项目实施与推进策略 (16)10.1 项目实施计划 (16)10.2 风险评估与管理 (16)10.3 项目效果评价与持续优化 (16)第一章绪论1.1 研究背景信息技术的快速发展，大数据时代已经来临，作为社会管理的核心主体，拥有大量的行业数据资源。
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着互联网、物联网、移动互联等技术的快速发展，大数据已经成为当前社会经济发展的重要驱动力。
大数据的应用已经渗透到各个行业领域，为企业提供了更多的商业机会和发展空间，然而，大数据的应用也面临着标准化和规范化的挑战。
建立完善的大数据标准体系对于推动大数据应用的发展具有重要意义。
大数据标准化可以帮助企业降低数据管理成本、提高数据安全性、促进数据共享与交换，同时也有助于促进行业内的技术交流与合作。
因此，建设大数据标准体系已经成为当前大数据发展的必然趋势。
本文将从大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法等方面进行详细探讨，旨在为大数据标准化工作提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来阐述大数据标准体系建设的方法论。
首先，在引言部分将概述大数据标准体系建设的背景和意义，介绍文章的结构和目的。
其次，正文部分将分为三个小节，首先探讨大数据标准的重要性，其次介绍大数据标准的基本原则，最后详细阐述大数据标准体系的构建方法。
最后，在结论部分将对全文内容进行总结，展望未来大数据标准体系建设的发展方向，并提出一些结束语。
通过这样的结构安排，希望能够全面而系统地呈现大数据标准体系建设的方法论，为相关研究和实践提供有益的指导。
1.3 目的本文旨在探讨大数据标准体系建设的方法论，旨在帮助企业和组织在大数据时代更好地规范数据管理、提高数据质量、提升数据分析能力。
通过对大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法进行深入分析和探讨，旨在为相关领域的决策者、数据管理者和技术人员提供一套系统性的指导和思路。
希望通过本文的分享，可以促进大数据标准体系的完善和落地实施，推动大数据在各行各业的应用和发展，为社会和经济的发展做出贡献。
2.正文2.1 大数据标准的重要性在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
然而，随着数据量的不断增长和数据来源的多样化，管理和利用大数据也面临着巨大的挑战。
机关数据挖掘与分析平台建设方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 机关数据挖掘的必要性 (4)1.2 数据分析平台建设目标 (4)1.3 需求分析与可行性研究 (4)1.3.1 需求分析 (4)1.3.2 可行性研究 (5)第2章技术路线与平台架构 (5)2.1 技术选型与标准 (5)2.2 平台架构设计 (5)2.3 数据挖掘与分析流程 (6)第3章数据资源整合与治理 (6)3.1 数据资源梳理 (6)3.1.1 机关数据资源分类 (6)3.1.2 数据资源清单梳理 (6)3.1.3 数据资源共享与交换机制 (7)3.2 数据质量评估与清洗 (7)3.2.1 数据质量评估指标体系 (7)3.2.2 数据质量评估方法 (7)3.2.3 数据清洗策略与实施 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储方案设计 (7)3.3.2 数据备份与恢复机制 (7)3.3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.4 数据生命周期管理 (7)第4章数据挖掘算法与模型 (7)4.1 数据挖掘算法选型 (7)4.1.1 分类算法 (8)4.1.2 聚类算法 (8)4.1.3 关联规则算法 (8)4.2 模型构建与优化 (8)4.2.1 特征工程 (8)4.2.2 模型训练与优化 (9)4.3 模型评估与更新 (9)4.3.1 模型评估 (9)4.3.2 模型更新 (9)第5章数据可视化与展示 (9)5.1 数据可视化设计原则 (9)5.1.1 客观性原则：保证可视化结果真实、客观地反映数据本身的特征，避免因主观因素导致数据失真。
(9)5.1.2 有效性原则：选择合适的数据可视化类型和展示方式，使数据传递的信息更加准确、高效。
(9)5.1.3 美观性原则：注重可视化界面的布局、色彩和交互设计，提高视觉体验，便于用户快速捕捉关键信息。
(9)5.1.4 交互性原则：提供丰富的交互功能，如筛选、排序、缩放等，使用户能够从不同角度、层次摸索数据。
完形大气、灵活可靠——国家开发银行数据中心工程设计孔庚【摘要】随着信息化和互联网技术的发展,建设大型数据中心成为金融机构信息化建设的必然要务.从工程买践的角度对数据中心和产业园区项目的规划和建设实践做出探索,并结合项目实际对规划、机房建设、隔震构造、绿色建筑等进行了深入的研究.【期刊名称】《建筑技艺》【年(卷),期】2017(000)007【总页数】2页(P118-119)【关键词】数据中心;隔震构造;绿色设计【作者】孔庚【作者单位】中国建筑科学研究院【正文语种】中文2010年，中国建筑科学研究院有幸承接国家开发银行数据中心的设计。
该项目是国家开发银行“两地三中心”信息建设的重要组成部分。
其中机房区域按照国际通行标准T3+和国家规范数据中心A级机房标准进行规划建设。
项目位于北京市海淀区稻香湖园中关村产业园区。
按照控规要求，建筑高度为18m，地上3～4层，地下1层。
总建筑面积49 221m2：地上34 221m2，其中包含数据中心机房15 000m2，其他配套办公控制设施19 221m2；地下建筑面积15 000m2。
本项目由机房区、办公区、后勤区等多个功能区组成，各区既相对独立，又互相联系。
使用8 400mm×8 400mm的网格体系覆盖整个园区，通过网格生成建筑，通过网格建立联系，通过网络实现完形。
通过多方案的研究，认为“完形”无疑是使建筑“化零为整”的有效手法。
基地在园区的地理位置十分优越，但规模相较其他地块却并不占优势，因此建筑完形可以使其在形式上得到统一，从而彰显建筑的恢宏大气。
完形的理念不仅仅是形体上的完整，通过网络体系还可以实现所有功能间的紧密联系，使建筑本身更具条理，成为一组有机的统一体。
方案创作中使用了“流动的盒子”的理念。
由于IT研发工作强度高、压力大，同时又需要创造性的工作氛围，为了改善工作环境、激发工作热情，我们通过功能“盒子”的穿插创造出活跃的办公空间与交流空间，既合理解决了各使用功能之间的联系，又丰富了建筑形体。
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，政策性金融在国民经济中的作用日益凸显。
为了更好地发挥政策性金融的引导和促进作用，本报告通过对政策性金融数据的深入分析，旨在揭示政策性金融的现状、发展趋势及存在的问题，为相关部门制定政策提供数据支持和决策参考。
二、数据来源与范围本报告数据来源于中国人民银行、国家统计局、中国银行业监督管理委员会等官方机构发布的政策性金融统计数据。
数据范围涵盖政策性银行贷款、债券发行、投资业务等方面，时间跨度为2010年至2019年。
三、政策性金融发展现状（一）政策性银行贷款规模稳步增长近年来，我国政策性银行贷款规模持续增长，对国民经济发展起到了重要的支持作用。
2010年至2019年，政策性银行贷款余额从22.5万亿元增长至45.2万亿元，年均增长率约为12.6%。
（二）政策性债券发行规模不断扩大政策性债券作为政策性金融的重要融资工具，近年来发行规模不断扩大。
2010年至2019年，政策性债券发行总额从1.8万亿元增长至4.5万亿元，年均增长率约为19.4%。
（三）政策性金融投资业务稳步推进政策性金融投资业务主要包括基础设施、民生工程等领域。
近年来，政策性金融投资业务稳步推进，投资规模逐年增长。
2010年至2019年，政策性金融投资总额从2.5万亿元增长至5.2万亿元，年均增长率约为13.2%。
四、政策性金融发展趋势（一）政策性金融将更加注重服务实体经济未来，政策性金融将更加注重服务实体经济，加大对基础设施建设、民生工程、绿色发展等领域的支持力度，助力经济高质量发展。
（二）政策性金融将深化改革，提高金融服务效率为进一步提高政策性金融服务效率，未来将深化政策性金融改革，优化业务结构，提高资源配置效率，降低融资成本。
（三）政策性金融将加强风险防控，确保金融安全在金融监管日益严格的背景下，政策性金融将加强风险防控，确保金融安全，防范系统性金融风险。
五、政策性金融存在的问题（一）政策性金融资源配置效率有待提高部分政策性金融业务存在资源配置效率不高的问题，导致资金使用效益不佳。
银行数据标准实施方案一、背景介绍。
随着金融科技的迅猛发展，银行业务已经不再局限于传统的柜台业务，而是向着数字化、智能化方向迈进。
而银行数据作为银行业务的核心资源，其安全、规范、标准化的管理显得尤为重要。
因此，制定银行数据标准实施方案，对于提高银行数据管理水平，保障数据安全具有重要意义。
二、目标与意义。
1. 目标，建立完善的银行数据标准体系，规范银行数据管理流程，提高数据管理效率和安全性。
2. 意义，银行数据标准实施方案的制定能够提高银行数据管理的规范性和标准化水平，有利于降低数据管理成本，提高数据管理效率，保障数据安全，提升银行业务的稳定性和可持续发展能力。
三、实施步骤。
1. 制定银行数据标准体系，包括数据采集、存储、加工、应用等环节的标准规范制定。
2. 完善数据管理流程，建立数据管理流程，包括数据采集、清洗、存储、共享、应用、备份等环节的规范流程。
3. 强化数据安全管理，建立数据安全管理体系，包括数据加密、访问权限控制、数据备份与恢复等安全措施的规范要求。
4. 提升数据管理能力，加强数据管理人员的培训，提高数据管理人员的专业素养和技术能力。
四、关键问题解决。
1. 数据标准化，规范数据格式、命名规范、数据编码规范等，统一数据标准，降低数据管理成本。
2. 数据安全，建立完善的数据安全管理体系，加强数据安全意识，保障数据安全。
3. 数据共享与应用，规范数据共享和应用流程，提高数据利用率，促进业务创新。
4. 数据备份与恢复，建立完善的数据备份与恢复机制，保障数据的可靠性和完整性。
五、实施效果评估。
1. 数据管理效率提升，规范数据管理流程，提高数据管理效率，降低数据管理成本。
2. 数据安全保障，强化数据安全管理，保障数据安全，降低数据安全风险。
3. 数据应用创新，规范数据共享与应用流程，促进数据应用创新，提升业务价值。
4. 数据管理能力提升，加强数据管理人员培训，提高数据管理能力和水平。
六、总结与展望。
国家开发银行数据标准体系建设
国家开发银行（CHINA Development Bank Co.,Ltd）简称国开行，成立于1994年
3月，是经国务院批准设立的政策性金融机构，是直属于国务院领导的、政府全资拥有的国有商业性银行，2008年12月改制成为国家开发银行股份有限公司。
国开行自成立以来，致力于实现金融和经济社会的共同发展，缓解经济社会发展瓶颈制约和薄弱环节，有力地支持了国家基础设施、基础产业、支柱产业和战略性新兴产业等重点领域建设，大力拓展海外业务，促进投融资体制改革，在支持经济社会发展中发挥了重要作用。
银行数据标准化在促进企业向信息化、现代化方向发展，提升客户服务水平、提高内部管理水平、增强银行核心竞争力中的重要性日益凸现。
国开行自2008年成立专门的数据标准管理机构以来，从规划、组织机制、制度、标准制定和实施等方面构建企业数据标准体系，开启了国开行“书同文、车同轨”的标准化时代。
一、标准化工作的主要内容
(一)数据标准体系规划
国开行秉承“规划先行”的理念，借鉴FS-LDM（金融服务逻辑数据模型），立足开行集团架构特点，规划了数据标准体系框架，包括基础类数据标准、分析类数据标准和专有类数据标准，绘制了数据标准化工作蓝图，有效指导后续标准制定实施工作。
（二）建立数据标准化工作机制
1．工作组织
以数据为核心的信息化建设转型是一种理念的转变，需要银行高层的高度重视和支持，更需要整个企业的共同参与和努力。
国开行构建了数据标准管理组织架构，形成了高层决策、数据标准管理部门统筹、全行各部门参与的数据标准管理长效机制，其中行长信息化办公会是数据标准化工作的最高决策机构，数据标准化工作小组负责组织推动全行数据标准化工作。
2．制度建设
国开行于2010年发布《国家开发银行数据标准管理办法》，从制度层面明确了在标准化工作中相关方的职责，建立了数据标准制定与发布、落地执行流程、变更与复审机制，使数据标准在机制上做到与时俱进，具有永久的“生命力”。
（三）数据标准制定
国开行坚持以“内外部标准有机结合”、“业务与技术融合”、“标准制定与落地衔接”、“基础类标准中7个主题有机组合”、“基础类与分析类标准有机结合”的方法，按照“现状调研-标准定义-标准映射-执行建议”的工作步骤开展数据标准制定工作。
截至目前已发布《国家开发银行基础类数据标准》和《国家开发银行管理分析类数据标准》，包括客户、产品、协议、交易、资产、财务、内部机构与员工7个主题共2406项基础类数据
标准和1068项管理分析类数据标准,覆盖我行信贷、资金、财会、风险等关键业务条线，基本形成行内数据标准完整的体系框架。
(四)依托系统对数据标准进行管理
从2008年期持续建设和不断完善数据管理系统，强化数据标准管理，充分发挥系统在数据标准维护、监督检查等管理方面以及对外宣传窗口的作用。
二、标准实施情况
（一）总体情况。
截至目前，国开行在核心、全流程信贷、中小企业、客户关系管理和数据仓库等重要IT系统以及和其相关联的37个周边系统中完成1735项标准落地，标准实施覆盖了开行90%以上的业务以及全部关键IT系统，同时开展了客户、机构与员工、产品及行业代码的专项落地工作，点面结合，有效地保证了系统间的数据规范性和一致性。
同步组织完成各类系统标准落地后的20万余项历史数据的清洗与核对工作，有效解决含义及口径不清，数据质量差等历史遗留问题。
（二）充分发挥组织机制优势。
1、行领导高度重视是数据标准化推动的决定力量。
行领导多次对标准化工作做出重要指示和要求，有力推动国开行标准化工作。
陈元董事长指示“全面推进数据标准化工作”，郑之杰行长要求“做好数据标准在业务领域和技术领域的落地，实现数据标准对业务发展和IT建设的规范和引导作用”。
行领导明确要求2012年全流程、中小企业和数据仓库等重大项目投产要把数据标准落地做为必要条件。
2、数据标准管理从组织层面做到与信息科技有效融合。
国开行在信息科技局下设数据标准管理专门机构，具有先天的内生优势，做到了标准实施与IT系统建设的无缝衔接，决定了标准落地的问题永远是“人民内部矛盾”，从而利于协调和解决。
3、探索形成了“数据标准制定与落地互动，基础类数据标准与分析类数据标准互通，数据标准在业务领域与IT系统落地并重”标准化方法。
将基础类数据标准与分析类数据进行映射，保证了从基础数据到指标数据的贯通。
将制定与落地同步开展，抓住系统建设的关键时机，推动数据标准的落地，既在落地过程中检验了标准制定成果，又通过落地将标准制定成果效益最大化。
（三）有机结合行内重大项目建设，灵活高效推动标准制定落地工作。
1、正式发布《数据标准在IT系统中落地工作方案》。
明确了数据标准落地的工作原则和目标，提出了数据标准落地“六步法”，即“编计划、定范围、找差异、估影响性、提方案和落系统”，有效指导项目组开展标准落地工作。
2、形成了与时俱进标准落地工作模式。
开行数据标准管理部门先后投入30人近7000人天组织实施全行的标准化工作。
针对行内重大关键系统，我们采取了“保姆式”的工作方式，通过标准工作小组进驻重大系统开发场地，与开发团队共同制定落标方案、共同开发测试等方式，保证了标准的落地和执行。
针对行内目前IT建设大发展时期，通过宣介、培训、
协调解决业务问题和考核等“胡萝卜加大棒”方式，逐步规范业务和IT系统建设上的标准执行工作。
（四）助推国开行信息化建设转型。
银行业信息化建设由分散走向集中，数据的逻辑大集中成为信息化发展的主要趋势。
银行信息化的价值是通过对数据进行分析和应用实现的，数据标准是数据大集中的关键，国开行吸取了同业数据大集中的教训，走出了“先建设数据标准，后建设数据仓库”数据大集中新模式，以数据标准的逻辑数据模型构成数据仓库数据模型的核心骨架，在此基础上进行数据逻辑大集中，取得了良好效果。
（五）标准落地具体案例
1、客户标准落地。
客户关系管理系统建设中依据客户数据标准中客户信息描述框架构建客户统一视图，提高系统开发效率；在数据处理中按照客户数据标准中的对公客户识别规则以及录入维护规则对客户信息进行整合，并对关键信息进行约束性校验提高数据质量。
2、信贷类产品数据标准落地。
打通了行内贷前、贷后、核算环节产品数据流，提升不同业务环节产品数据的一致性。
原贷款种类存在分类维度交叉、类别不全、含义模糊等问题，导致贷款种类数据质量差，给经营管理分析带来困扰。
标准落地实施后，规范了贷款种类，对7万条存量合同数据按照产品标准进行了清洗，提升了贷款种类数据质量，建立了贷前、贷后、核算产品信息的关联关系，使产品信息在整个信贷业务流程中贯通，提升产品信息一致性。
3、行业标准的落地。
解决国开行多套行业代码现状、减少重复录入、适应监管要求。
由于历史原因，行内一直存在多套行业代码，并且数据不准确，给统计分析带来困难。
通过行业标准实施，取消了3套老行业代码，同时对约4.5万条客户和项目的行业信息进行了清理，减少了重复录入，提高了数据质量，同时满足了监管部门按照新行业标准报送的要求。
三、标准化工作带来的效益
（一）提高生产效率，注入正能量。
通过制定和实施国开行数据标准，统一了全行的数据业务含义和技术实现，避免了数据传递的转换和映射，从根本上解决了以往系统“多、小、散、乱”、业务管理口径不一、数据填报规则不清、数据难以跨系统、重复录入严重等老大难问题，极大提高了业务运行效率，极大解放了总分行一线生产力。
（二）业务精细化管理的有力抓手。
国开行依托开发性金融与中长期投融资优势，服务国家发展战略，大力发展基础设施、民生金融和国际合作业务。
标准成为业务管理的重要抓手，通过制定并推广产品标准、落地2011版国标行业代码、国标企业规模代码等工作，有力支持业务上精细化管理，握信贷总量、投向和进度，统筹调度，优化配置。
其中在民生领域增大中小企业的支持力度，贷款发放同比增长25%；助学贷款去年新增占市场份额达85%。
（三）在业内起到标准示范带头作用。
通过在我行推行数据标准化工作，形成具有普适意义的标准化工作模式、方法和机制，对同业的数据标准化工作起到带头和示范作用。
通过宣介、交流和研讨等多种方式提升了整体金融行业的标准化水平。
（四）实现信息安全管理有据可依。
信息的本质就是数据，通过实现数据标准化，转变了信息安全的管理方式，依据具体信息的标准定义易于检核数据的安全性、重要性和敏感性，成为信息管理的有利手段。
国开行通过建立数据标准体系，对促进数据集中与共享、提升数据质量、支持业务发展、满足监管要求具有十分重要的意义，统一了业务和技术的数据字典，搭建业务和技术沟通的桥梁，提高了交互效率和数据质量，形成了标准的有效闭环管理。
后续国开行将通过着力在两方面加强数据标准体系建设工作，一是做好与人行《银行业标准体系框架》衔接，在人民银行金标委领导下做好行业标准制定和执行工作；二是持续完善深入标准机制建设，把标准形成企业文化必要组成部分，更好推动业务发展。
（摘自：《中国标准化》海外版金融特刊）。
