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bat365中文官方网站实战 基于DataOps的新一代券商数据产品体系建设

发布时间: 2024-01-27 次浏览

  bat365中文官方网站实战 基于DataOps的新一代券商数据产品体系建设近年来,监管机构对于证券行业数据管理数据能力建设要求日趋提高,中国人民银行《金融科技发展规划(2022—2025年)》中明确提出金融机构需要全面加强数据能力建设,充分激活数据要素潜能;《证券期货业科技发展“十四五”规划》中更是直接要求各证券公司用好金融数据资产,加强数据管理、流通。在监管意见指导下,证券行业数据研发和应用技术发展迅速,行业数据价值利用和生态共享水平持续提升,在此趋势下,各头部券商纷纷将数字化转型作为公司核心战略目标,力求打造数据驱动型组织,做到业务和科技超融合。作为中小券商的上海证券在2022年的“十四五”科技规划中也明确将“数字上证”树立为公司战略目标,并将发挥数据资产价值、服务业务发展和管理提升作为公司数字化核心能力之一。

  在持续推动数字化转型和数据赋能的过程中,证券行业在数据研发和运营方面均面临了一些共性难题,上海证券也不例外,这主要表现在下述三点:一是数据产品交付效率低。Gartner在2018年将DataOps纳入技术成熟度曲线年成熟,但目前绝大部分券商数据研发、测试、部署、上线运营的工具相对分散,完成一个数据需求交付往往需要多个技术组件的相互协作,这就需要数据研发人员在不同工具之间来回切换,手工串联以完成最终交付,这不但大幅拖慢了数据研发效率,同时极易犯错bat365中文官方网站,影响需求交付质量。二是数据产品设计互为孤岛。数据需求方多为各个业务部门,在提需求的时候,往往仅着眼与自身局部提需求,需求相对零散,数据生产者仅以满足单独的数据需求为目标,很难关注数据应用之间关联,从而导致设计出来的数据产品复用率低。三是数据变更风险难测。复杂的数据依赖让每一次变更的风险评估都变得异常困难,尤其是关键数据资产的变更,往往可能影响大量下游,这就导致数据的维护者不得不复制一条新链路出来满足新需求,以减少数据变更风险,这造成了大量相关资产的出现和运维成本的上升,极易引发各类数据治理问题。

  为实现更加敏捷和高质的数据交付,助力企业快速完成向数据驱动型组织的升级转型,上海证券于2021年启动“基于DataOps的新一代券商数据产品体系建设”,该项目旨在从企业级视角分析洞察总部、分支机构、子公司提出的数据需求,将共性的数据需求和场景抽象出来,形成可迭代、可复用的数据产品。通过数据产品开发部署工具链、数据产品货架和产品运营评估等,大幅提升数据产品研发、交付、运营效率。基于数据产品研发动态、生产态一站式综合化管理,项目聚焦智能风控、智能营销、智能决策三大类数据产品,有效促进公司数据资产价值变现和数据资源综合利用。

  数据产品研发态实现了数据需求分析、业务抽象、产品设计、产品开发、产品测试等关键环节的系统化支持,将数据产品规划、需求、架构、研发以及测试、投产和运营等涉及的组件、流程、配置、角色进行高度集成。数据产品研发态落地了一站式数据产品开发部署工具链,包括数据脚本开发、可视化算法配置、调度联调测试、制品库管理、一键式部署等功能,为各类数据服务场景落地、离线和实时开发、数据挖掘和智能化应用提供技术底座。

  数据产品生产态实现了数据产品工作台和公司统一数据门户,打造产品货架、产品注册、产品地图、产品智能搜索、产品订阅、产品评价等数据产品生产管理和运营功能。通过对数据资产进行指标计价和全景运营,快速支持和满足各类数据需求,提升数据产品复用率。并借助产品目录和产品手册帮助业务一线人员快速理解掌握数据产品核心功能与使用方法,降低数据服务获取难度和门槛。

  通过一站式的数据产品和服务门户将原本分散管理的数据产品和服务进行了大集中,深度融合人工智能、机器学习算法和模型研制,发布了智能风控、智能营销、智能决策三大类数据产品和服务。智能风控实现了融资融券高风险股票筛选器、场外配资风险识别模型、信用风险敞口计算及预警、自营压力测试工具等数据产品,在市场风险、信用风险管理等场景中能够快速满足监管及公司风控需要;智能营销产品通过构建包括客户标签、产品客户群、财富节营业部销售指标、客户经理清单等API接口,快速满足以客户为中心的财富管理服务;智能决策产品整合了公司经营管理决策所需的数据模型和指标,加快推动公司发展模式从经验驱动转变为数据驱动。同时,系统承载的数据产品线也逐步扩展到信用业务、资产管理、线上运营等业务条线bat365中文官方网站,建设更加广泛的数据产品体系(如图所示)。

  通过本项目的实施,截至2022年4月底,我司共实现了3大类数据产品、27个数据子产品、10个业界较为先进的算法和模型、近1000个核心数据指标,为公司多个总部部门和80多个分支机构提供服务,系统为近55个重要业务场景的数据服务提供快速开发配置,并能灵活运用于驾驶舱、绩效考核、全面风控bat365中文官方网站、敏捷报表等场景。公司数据需求平均研发交付周期缩短为原来的五分之一左右,同时节约大量的数据服务研发资源投入。传统满足数据需求的过程主要包括数据需求分析、设计、研发测试、数据服务投产上线和运营,平均研发交付周期为15个工作日,平均每个需求大约投入需求、产品、研发等3人。本系统通过对历史积累的大量数据需求的分析总结,形成数据产品的抽象和提炼,解耦数据需求和数据产品。系统形成完整的数据产品目录,对数据资产进行指标计价和资产运营,能够快速支持和满足各类数据需求,提升数据产品复用率,减少了大量需求分析和研发时间,降低公司业务人员、产品经理、需求分析人员的工作量,基于产品化数据服务的平均研发交付周期缩短为3个工作日。此外,系统提供的数据门户大幅降低一线业务人员使用门槛,提升数据服务培训效率。公司在全国范围布局了80多个网点,原来平均每个网点全年投入约20人天参与数据服务使用培训,并且一线业务人员经常更换,往往需要开展额外多轮培训。通过本系统所见即所得、数据产品和服务高度集成的低门槛数据门户,辅以线上数据产品使用指引,有效降低数据服务培训方面的投入资源,大幅提升效率。同时,基于系统提供的模块化数据产品,可以实现产品灵活组合,快速满足个性化数据需求。返回搜狐,查看更多

 
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