前沿
数据治理是银行业高质量推进数字化转型的重要基础。
数据模型建设是推动高质量数据治理体系的核心环节。
目 录 CONTENTS
前言
一、商业银行数据模型概述
（一）商业银行业数据模型发展经历四个阶段
（二）数据模型具有四大价值
二、数据模型建设模式
（一）贯彻企业战略—基于企业架构视角建模
（二）穿透场景应用—基于应用场景视角建模
（三）两种数据模型建设模式对比
三、数据模型设计原则与研发工艺
（一）数据模型设计的六项原则
（二）概念数据模型
（三）逻辑数据模型
（四）物理数据模型
四、数据模型管理保障措施
（一）组织管理
（二）流程管理
（三）工具管理
五、国内大型银行数据模型实践案例
（一）建设银行基于FSDM模型构建企业级数据模型
（二）农业银行基于FS-LDM模型构建企业级数据模型
（三）交通银行基于企业架构方法论构建企业级数据模型
六、银行业数据模型发展趋势
（一）加速探索数据模型自主创新
（二）加快适应新型数据管理理念
（三）敏捷响应市场业务需求变化
（四）加强构建数据模型评价体系
附录 商业银行数据模型参考
（一）术语和定义
（二）商业银行数据模型参考
参考文献
图目录：
图 1 流程模型、数据模型、产品模型三者关系参照图
图 2 数据应用场景视角数据模型参照图
图 3 两种建模模式对比分析
图 4 概念数据模型示意图
图 5 概念分类模型工艺
图 6 逻辑模型框架示意图（参与人主题）
图 7 逻辑模型实施工艺参考示意图
图 8 物理模型框架示意图（参与人主题）
图 9 某银行数据模型管理组织示意图
图 10 某银行数据模型管理制度和对应流程示意图
图 1 1 中国建设银行数据模型管控体系
图 12 中国建设银行数据模型建设阶段
图 13 中国建设银行C模型主题分类
图 14 中国农业银行DataOps数据设计研发流水线
图 15 中国农业银行数据架构图
图 16 中国农业银行数据模型细化环节
图 17 交通银行数据模型双“T”架构
图 18 企业架构总体视图
表目录：
表 1 数据模型相关人员主要职责
表 2 数据模型管理相关制度规范示例
表 3 数据模型管理平台的核心功能
一、商业银行数据模型概述