银行信息系统架构关注点

在实践中，看到的是商业银行的数据架构设计中仍然存在各种不合理的因素。这些不合理的存在，让我们反思，商业银行在数据架构设计中应该重点考虑问题如下：

1.企业级数据架构和系统级数据架构的区别

在单一系统设计过程中，有时候能看到完整的企业级数据架构的影子，可以看到从数据产生到消亡的完整的过程，但是并不代表系统级架构上升到了企业级架构的角度。在这个情况下，需要有两点的把握：

1）对于单一系统，虽然可以包括多个层次的数据架构，但是最终要看其主要定位是什么。不能因为次要因素影响了其主要定位。关于其他架构的适配型考虑应该围绕其主要功能定位来展开。

2）对于单一系统的非主要功能引发的数据架构设计，适度考虑是否可以剥离到企业级数据架构的其他层次中去实现，而不要因为一个系统影响整个企业级数据架构设计。

单一系统都希望自己麻雀虽小，五脏俱全，但是从企业级架构考虑问题，从企业级管控和成本集约化考虑问题，就应该更多考虑企业级架构的原则。

2.数据架构设计与评审的责权利分离

每个系统都有每个系统自身的数据架构设计，但是企业级数据架构师更应该主导企业级数据架构的设计原则，同时依托这些原则以及企业的IT治理的管控体系，形成对系统级数据架构的审核策略和机制。

很多企业的实践不成功，就在于有企业级数据架构设计，但是没有企业级数据架构师；有企业级数据架构师，但是没有形成有效的数据架构评审的机制。(www.xing528.com)

企业级数据架构管控和企业级数据管控也是紧密耦合在一起的。从某种角度上说数据架构管控属于数据管控的范畴，同时也属于IT架构管控的范畴。因此，数据架构需要兼顾多种因素来执行。

3.架构的可落地性

谈到架构的可落地性，因为在具体数据架构的设计和执行的现实过程中往往受到了投入成本、工期等方方面面的约束，在这个时候在不违背大的数据架构原则的情况下进行适度的妥协，是保证数据架构能够落地执行的策略。所以把架构的可落地性也叫作架构的“妥协性”。在架构妥协的过程中适度应该把握2个原则：

1）过渡性策略。当前采用的是阶段性策略，随着整体企业级架构的逐步完善，将来可以最低成本的逐步过渡到正确的数据架构路线中。

2）调整性策略。随着技术的变革，可以因为某些系统的数据架构设计为主导，逐步调整企业级数据架构策略，适应系统的需求，同时让企业数据架构也随着新技术特性能够的引入，逐步进入螺旋上升的过程中。

4.架构的适应性

合理的数据架构不能脱离当前企业数据现状、企业技术和业务的发展水平而独立存在。重点需要考虑的因素包括：企业的数据规模（量特征）；企业业务决策能力和水平（分析成熟度、时效性要求的特征）；当前业务系统数据质量情况（质特征）；这几个关键因素决定了企业“数据价值”水平。

数据价值水平反向需要合理的数据架构的支撑。超越当前发展水平的数据架构设计就没有好的投入产出效果。因此，数据架构的适应性也是在数据架构管控管控的重要原则。