作为一家拥有2.79亿个人客户、412万法人客户、日均业务量超过1.6亿笔的大型金融机构，工商银行的数据信息用“海量”来形容并不为过。在将数据视为最重要的资产之一的银行业，工商银行是如何管理其这一庞大而宝贵的数据资产，挖掘其对业务发展和经营管理的支撑价值，实现从“信息化银行”向“智能化银行”的转变？

日前，本刊记者采访了中国工商银行股份有限公司信息科技部副总经理张颖，请他介绍了工商银行数据仓库建设情况和未来发展规划以及数据仓库在支持工商银行业务发展中发挥的重要作用。

《中国金融电脑》：请您介绍工商银行数据仓库系统的建设情况以及未来的发展规划。

张颖：工商银行在2002年完成数据大集中之后，就已经意识到数据对于银行经营管理的重要作用，在姜建清董事长等行领导的关心指导下，开始数据仓库建设工作。10年来，工商银行数据仓库建设稳扎稳打，已成为各类业务数据集中存储的重要载体和关键基础平台，相继纳入境内90个源业务系统的1986张数据表，覆盖存款、贷款、信用卡、票据、基金、债券、保险、理财、结售汇、贵金属、电子银行、金融衍生产品等业务领域，积累了135TB历史数据，为全行绩效考核管理平台、营销、综合报表统计等32个应用系统提供1475个数据接口服务。同时，为配合境外业务的发展，数据仓库先后纳入了境外13个源业务系统的129张数据表，涉及存款、贷款、信用卡、基金、债券、理财、电子银行等业务，为海外客户关系管理系统提供数据支持。

工商银行数据仓库系统建设先后经历了准备阶段、建设阶段、发展阶段、提升阶段共四个阶段。

2001年至2006年为准备阶段。主要进行了数据仓库模型选型、数据仓库物理平台选型、数据仓库体系规划研究等工作。

2007年初至2008年1月为数据仓库建设阶段。2007年4月，企业级数据仓库（EDW）项目立项完成，一期建设正式启动，2008年1月EDW项目一期正式投产。

2008年2月到2010年12月为发展阶段。2008年4月EDW灵活查询项目正式投产，2008年10月数据质量管理平台一期投产，2009年7月EDW项目二期正式投产。在这一阶段，数据仓库应用作为基础数据平台，纳入了76个源应用，投产了50多个项目，有效地支持了客户关系管理、风险管理、绩效管理、财务管理等应用的发展。在这一阶段还先后制定了《企业级数据仓库业务管理办法》、《数据仓库灵活查询应用管理办法》等多个管理办法。

2011年进入提升阶段。主要任务是结合工商银行数据仓库实际情况，从应用、数据、技术、运维等方面回顾并展开各专题研究，以进一步提升数据仓库的服务能力。这一阶段主要完成了海外数据仓库一期建设、数据仓库灵活查询推广、数据仓库分级服务研究。目前正在进行EDW数据源完善项目研究、数据仓库灵活查询服务提升规划等工作。

工商银行将在继续做好数据支撑业务发展的同时，进一步贴近业务、服务业务，实现“信息创造价值”的目标，围绕以下四方面开展工作。

①随着国际化战略的实施，工商银行境外机构业务不断拓展，数据仓库作为管理信息大集中工程的基础平台，将围绕“One ICBC”的战略目标，进一步延伸纳入境外业务数据，形成涵盖境内外核心业务数据的全球统一的基础数据平台，实现全球范围的客户信息共享和管理，建立全球客户星级评价体系，向中高端客户提供全球范围的优质服务。

②采用云计算和虚拟化技术实现数据仓库和数据挖掘为市场营销和风险管理等提供更灵活的服务。将工商银行打造成为智能化银行， 快速、准确捕捉客户金融服务需求， 提供个性化服务， 提升客户体验。

③将数据仓库作为工商银行统一的风险主题数据的存储与共享平台，纳入市场风险、操作风险等一系列风险相关数据，并基于这些基础数据建立统一风险数据模型，为风险管理与分析、信贷管理、营销管理等经营管理过程提供统一的风险视图。构建符合巴塞尔III达标要求的全球全面风险管理体系，进一步完善各类风险智能监测模型，提升风险识别、核查、控制全流程管理的精准性与时效性。

④支持全行一体化（对内、对外）的统计分析服务。随着MOVA系统的上线，统计分析数据实现了统一，今后要在此基础上，进一步实现集团一体化统计分析数据。基于统一的数据仓库平台，为不同业务部门提供所需要的数据。

《中国金融电脑》：工商银行完成数据集中后，积累了大量业务数据，如何在业务规范和技术手段等多个层面加强数据全生命周期管理，全面提升数据应用价值？

张颖：为规范应用系统数据生命周期管理，优化应用存储结构，有效控制在线数据规模，提高生产数据访问效率， 减少系统资源浪费，提高应用系统运行的整体效率和效果，确保应用系统稳健高效运行，同时也为规范应用系统快照数据管理，有效控制快照数据存储，确保数据完整性、有效性和可恢复性，并考虑系统恢复、满足法律法规及相关监管需求，工商银行制定并发布了《数据生命周期管理技术规范》，各应用系统均按照该规范进行数据全生命周期管理。

在技术手段上，开发了软件数据资源管理系统，在进行表设计时就要明确其数据生命周期管理策略，并按照不同的应用、主题域、功能特点给出每类数据表的规范推荐值，从源头紧抓数据生命周期管理。同时定期开展各种形式的检查（现场检查和非现场检查），及时发现数据生命周期管理中存在的问题，并全程跟踪至整改完成。

《数据生命周期管理技术规范》和软件数据资源管理系统都是工商银行自主设计开发，体现了工商银行数据生命周期管理的特色。

《中国金融电脑》：工商银行数据仓库系统在支持业务发展中发挥了哪些重要作用？

张颖： 对银行来说， 数据管理有两个方面， 一是在线数据处理， 工商银行通过数据集中很好地完成了实时在线数据处理； 二是近线、离线数据管理， 通过数据仓库来实现。

数据仓库系统对业务发展的支撑作用主要体现在以下五个领域。在经营分析领域，数据仓库提供经营分析所需的综合信息，支持经营决策的科学化，实现了跨业务（专业）信息的高度整合和有序存放，支持各业务角度的分析研究，大大提高了分析的准确性和决策的有效性。

在市场营销领域，数据仓库提供客户在工商银行的资产负债情况和基本信息，支持以客户为中心开展各项营销活动，满足营销部门对客户关系管理、交叉销售、产品研发等方面的需求，取得了很好的经济效益和社会效益。

比如，我行依托数据仓库对客户进行分析和细分，根据客户的资产状况、日常消费习惯、信用记录等信息筛选出信用卡业务潜在目标客户，并对这些客户进行精准营销，重点推广。通过开展信用卡分期付款精准营销、中高端客户信用卡精准营销、信用卡消费提升精准营销等营销活动，某分行信用卡分期付款余额增长了24倍、信用卡优质客户授信额度增长了124.32%、信用卡消费额增加了77.28%。再如，河南某二级分行通过数据仓库应用筛选潜在目标客户，进行精准营销，将营销模式由地毯轰炸式转向精确制导式，推动了支行网点由业务办理型向营销服务型转变。该二级分行先后成功开展了网上银行精准营销、WAP手机银行精准营销、U盾精准营销等多项营销活动。活动开展不到7个月，个人和企业电子银行客户数分别增加了57.88%、37.57%，营销效率提升非常显著。

在风险管理领域，基于数据仓库开展了内部评级、资本管理、不良客户管理等工作，取得了不俗的成效。仅在不良贷款扣收方面，通过数据仓库系统全行成功扣收不良客户欠款23.65万笔，现金清收不良贷款20.54亿元。

在绩效管理领域，数据仓库全面支持全行绩效考核平台项目，多角度提供对客户经理、机构、产品等的绩效考核信息，对调动客户经理、分行的积极性，引导业务发展起到主导作用。

在信息深度挖掘领域，基于数据仓库建立了管理信息数据挖掘平台，目前已对贷记卡个人客户使用人群的主要行为特征进行客户忠诚度分析，建立了贷记卡“个人客户流失模型”，并挖掘出影响客户流失的重要因素和规则，以提前采取措施进行客户挽留。

《中国金融电脑》：目前工商银行数据仓库和数据挖掘技术深入应用面临的主要问题是什么？ 如何解决？

张颖：目前数据仓库建设面临的主要问题包括以下几方面。一是数据应用建设问题。数据仓库在实现数据整合、积累之后，其价值更多地体现在对数据的使用上。为了更有效地发挥数据对业务的支撑作用，工商银行制定了数据仓库应用规划，明确了基于数据仓库的应用种类，规划了数据仓库应用发展路线图以及相关设备、人员等的配备。目前，工商银行数据应用发展仍需加大建设的步伐：CRM类应用需进一步增强对营销闭环、事件式营销的支持；部分风险、财务管理等数据集市应进一步整合；部分应用的相关功能有进一步提升的空间。

二是服务时效性问题。上游数据下载、数据仓库自身调度机制、数据变更、版本投产等因素都会对数据仓库的服务性能带来影响。工商银行在后续数据仓库建设中， 将从系统性能、数据下载、数据移行策略、版本策略等方面进行优化， 以进一步提高数据仓库的服务时效。

三是数据质量问题。数据质量管理是数据仓库建设的重要内容，是数据仓库深入应用及发挥价值的基础。工商银行将通过构建数据仓库的数据质量评价体系， 对数据仓库数据质量状况从账户、产品、客户、机构等维度制定量化指标， 进行全面评价， 并指导整改， 以进一步提高数据仓库数据质量管理水平。

四是“数据入库”问题。目前工商银行数据仓库共有境内业务数据表近2000张，但仍有数据未纳入数据仓库管理，今后要将游离在外的数据逐步存放到数据仓库中，或通过数据接口的方式与数据仓库实现对接。