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      大家信科:大家保險集團DataOps數據一體化平臺

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      來源:鑫智獎·2025第六屆金融機構數智化轉型優秀案例評選

      獲獎單位:大家信科

      榮獲獎項:數據管理優秀案例獎

      一、項目背景及目標

      在當今數據驅動的時代,業務需求變化迅速,數據處理流程復雜多樣。企業面臨著數據需求旺盛但數據生產力不足的矛盾,急需革新數據開發流程,加大數據供給力度,以更好地響應需求并賦能業務發展。

      現有技術在處理完整數據需求時,存在諸多缺陷。需求方缺乏便捷途徑查看所需指標口徑是否已建設,易導致需求重復提交和資源浪費。整個需求提交到發版的過程涉及多個系統,審批節點眾多,對應具體審批人員的授權情況復雜,IT 技術人員需承擔客服角色,重復核實告知數據需求制度中的審批人,人工溝通成本極高。此外,數據開發缺乏統一管理,分散發版使得版本追溯困難。

      因此為滿足大家保險集團透明化、規范化、專業化的管理需求,以及適應數字化時代敏捷化、自動化、智能化的步伐,在結合多年經驗基礎上,旨在數據運營管理方面搭建統一的數據管理平臺以實現數據需求流程化、合規化,數據開發自動化、線上化,從而達到數據資產可視化,數據開發、治理和運營一體化的項目應運而生。

      二、創新點

      本平臺對運營數據需求及監管報送數據需求提供統一的需求入口、一體化的數據開發流程及數據口徑統一查詢入口,同時匹配運營管理制度實現規范化的權限流程管理。從而達到集團通過統籌管理實現效益最大化,支持未來集團化經營分析管理工作的開展及逐步深化。

      (1)創建集團一本指標字典,保證集團上下口徑一致。隨著經營分析平臺的建設,搭建了大家保險集團及子公司統一規范的數據指標體系、形成了“一本字典”,使集團和子公司實現“統一看”和“標準化”,明確整體的統一規范和統一框架,全面促進集團內管理改進。

      (2)統一需求入口,規范權限流程。數字化時代,面對快速變化的業務環境,既要快速響應業務需求,又要處理好復雜的數據實施流程,同時還需要堅守合規底線、保證權限流程完整、數據安全運用。DataOps數據一體化平臺打造了一套適應數據類需求的統一申請單功能,保證需求初期數據要素的完整性、實現業務數據標準化、避免模糊需求帶來的大量溝通成本浪費,提升了需求溝通效率,保證了集團及子公司的合規要求。

      (3)制定數據開發規范,實現線上化開發管理。在當前的數據類項目開發過程中,面臨諸多挑戰,例如缺乏詳細的操作記錄日志、腳本開發缺乏規范校驗、代碼版本管理流程控管不足以及評審機制不完善等。這些問題導致開發效率受限、開發質量不高、腳本版本管理困難以及后期維護復雜,為了解決上述痛點,平臺增加了智能數據開發管理模塊,通過線上化開發方式,結合AI并集成GIT,制定規范的開發流程解決上述問題,從而提升數據開發效率、提高開發質量,更快速的響應業務需求。

      三、項目技術方案

      DataOps數據一體化平臺包含指標管理、報表管理、模型管理、流程管理、開發管理、上線管理、運營管理等功能,整體架構如下:



      四、項目過程管理

      本項目為敏捷實現方式,實現一個模塊即上線一個模塊,逐步完善、打通了各模塊功能,形成全鏈路運營體系。

      2024年3月,實現數據指標管理、報表管理模塊查詢及初始化經營分析平臺指標報表相關業務口徑、歸口屬性、技術信息等數據資產。

      2024年5月,實現流程配置模塊,可靈活配置各類流程所需審批節點,同時打通我司人力系統自動獲取部門負責人等節點人員,針對單獨授權或單獨指定人員的節點也可以靈活配置,實現了一套高度靈活、可配置化的流程管理體系。上線時按我司現行經營管理制度進行了審批流程初始化,做到需求審批準確、合規,減少人工溝通成本。

      2024年6月,實現數據模型管理模塊,初始化我司數倉及報表集市相關模型資產。

      2024年12月,實現線上化開發發版模塊,達到實施人員從此平臺進行數據發版評審及發版操作。

      2025年5月,實現與我司需求系統ERM的對接,實現需求提交階段即對詳細數據資產錄入、伴隨整個實施階段完善資產的業務標準化及技術標準化信息,上線后自動落到數據資產庫的功能。

      五、運營情況

      目前DataOps數據一體化平臺中已錄入標準化指標3666個、報表1104張、模型4301個,供大家保險集團及子公司用戶查詢使用。線上化開發模塊已為30+數據開發人員開通權限進行日常開發及上線發版使用。

      六、項目成效

      (1)解決了業務用戶長期以來對已建設指標及報表口徑無法快速、準確查詢的困境。DataOps數據一體化平臺通過指標管理、報表管理、模型管理等功能形成了“一本字典”,用戶可便捷的查詢指標口徑、報表信息、模型信息、幫助業務用戶快速了解數據資產情況、分析定位可用數據,從而更精準的使用數據、提交數據需求等,減少重復性和低效率的工作,降低人力成本,讓數據分析人員能夠專注于更高價值的工作。

      (2)提高了需求的完備程度,提升了工作效率;規范了審批流程,保證了數據使用的合規性。DataOps數據一體化平臺通過申請單管理、流程管理等功能統一了需求入口,使用戶可以快速、規范的提交數據類需求;同時提供了針對集團及各子公司不同的權限流程制度進行靈活配置審批節點的功能、實現了需求提交后自動生成審批流程的功能,解決了IT技術人員長期以來扮演“客服”角色的問題,提高了審批時效,保證了數據的合規使用。

      (3)制定了數據類開發的規范,提升了數據開發效率。DataOps數據一體化平臺通過智能數據開發管理模塊實現了數據開發的線上化管理,該模塊結合AI實現代碼審核、數據開發規范校驗等功能,使數據開發人員可按照開發規范進行線上代碼檢查、審核及發版,也可以方便地檢索到歷史版本,追蹤變更過程,查詢相關發版操作人員等信息,整個發版流程更加規范高效,操作更加便捷順暢,有效解決了傳統發版過程中繁瑣的環節,極大的提升了數據開發的效率。

      七、經驗總結

      在新系統的實施與推廣過程中,歷史經驗的積累與實際場景的調研是不可或缺的兩項關鍵因素。我司數據開發團隊通過多年實踐不斷總結與優化,逐步建設了DataOps數據一體化平臺。在項目推進過程中,有幸得到了業務部門的鼎力支持,通過建立規范的制度體系并協同推進,確保了平臺的成功落地與廣泛應用。后續運營將持續以用戶需求為導向,通過系統推廣和精準引流,不斷擴大用戶使用范圍,提升數據結果的準確度,實現數據資產的持續擴充。通過“用戶越多、資產越多、準確度越高、用戶使用越多”的良性循環機制,將逐步建立起高效、智能的數據運營生態。業務用戶使用頻率的提升將帶動平臺數據資產的積累與優化,進一步提升數據服務的智能化水平和用戶體驗,從而吸引更多用戶參與使用,形成可持續發展的數據價值閉環。


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