华为提出服务解决方案,即中间能力团队包装和开放数据

华为提出了服务解决方案，即中间能力团队包装和开放数据，前端团队安排灵活满足业务需求，解决方案看起来非常完美，但实际着陆或挑战，一方面业务规模不够大，包装收入不高，另一方面数据能力包装困难，灵活性是一个大问题，OLTP衍生出来的API其实很难直接应用这个概念OLAP该领域，因为数据的维度是无限的，OLTP领域抽象的API但是很有限，量变引起质变，不能一概而论。

同时，罗斌提到，通过数据平台建设，打开数据障碍，增加信息透明度，提高数据处理及时性；建立以总分支经理为用户的管理平台，整合信息显示、多维数据解构、管理提示预警和工作协调。

第二，数据操作和维护将暴露大量的数据问题。由于它们属于与建模人员相同的组织，这些数据问题很容易传递给中台模型人员进行优化和解决。在我看来，一个数据团队至少应该有30%的需求，否则会有越来越多的技术负债，但传统的数据团队架构很难做到这一点，每个人都习惯于围绕业务转变，导致不平衡，但从公司整体利益的角度来看，切断业务部门30%的需求，以换取长期能力的提升。这个生意应该做。

笔者梳理了上市银行的公开财务报告，发现银行的中台战略一般涉及业务中台、数据中台、技术中台三个方面，相互补充和支持。目前，中国农业银行、中国建设银行、交通银行、邮政储蓄银行、招商银行、平安银行、光大银行、中信银行、天津银行、工业银行、上海浦东发展银行等上市银行已努力建设相关中台。

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为了解决上述三个核心问题，我给出了一个数据团队架构的解决方案，即分为三组，即数据治理和改革项目组、数据中心组和数据服务组。它们相对独立，但相互促进，并将受到相关约束，并努力实现"数出一孔"的目标。

建立数据平台的意义在于统一数据服务的目标，整合各业务线在技术、数据、风险和运营方面的能力。股份制银行数字运营部的领导告诉作者，数据应用将贯穿信息系统的前、中、后台。

从架构的角度来看，数据平台与过去的烟囱建设有明显的不同。数据平台借鉴传统数据仓库主题域的数据组织模式，基于维度建模理论，构建统一的数据公共层和应用层，依靠大数据平台完成整个数据研发过程，增加数据治理、数据资产和数据服务内容。