信美相互人寿数据治理体系建设

转自：中国银行保险报网

一、案例概述

近年来，监管高度重视监管数据质量，持续开展数据质量专项治理工作，旨在规范监管统计行为，提升监管统计质效。信美人寿相互保险社（以下简称“信美相互人寿”）高度重视、积极响应工作要求。在不断提升数字化水平的同时，根据监管要求积极完成监管报送任务，不断提升数据治理水平，提升数据质量。

二、案例背景及意义

自2017年成立以来，信美相互人寿始终坚持“数字化+相互制”定位，搭建以会员为核心的组织架构、系统架构、服务体系，并且针对自身情况制定了数字化目标，努力实现降本增效和模式创新。

随着数字化工作的推进，相应的数据量也呈指数型增长，如何更有效地配合全面数字化战略，如何有效管理数据，挖掘其价值，成为一个关键的问题。

信美相互人寿当前已完成企业级数据平台的建设，形成了符合企业特点的数据架构，包括集中数据处理的数据仓库，面向数据应用的数据中台，以及保证数据有效管理的数据治理架构。

三、案例重点解决的问题及主要创新点

当前，信美相互人寿已经实现贴合自身现状的数据治理架构，搭建数据治理体系，主要包括制度、标准、流程和治理平台。

（一）数据治理体系架构图

数据治理体系包括制度标准、管理流程、管理平台，通过这三部分的相互结合，形成了信美相互人寿特有的数据治理框架。通过制度标准的建立，提供对数据管理一致的工作框架，统一各个团队间对于数据管理工作的认知统一。

在制度标准之上，管理流程根据管理制度的要求，将各项管理工作分解为具体的步骤和程序，使得各项工作的开展能够有据可循、有序进行。为提升整体治理效率，信美相互人寿通过管理平台将制度标准，管理流程固化，并形成管控抓手，完成五大平台建设。（见图1）。

（二）建立数据治理制度规范

在制度建设方面，信美相互人寿制定了《数据管理制度》《数据质量管理办法》《数据安全管理制度》，同时建立多个标准，包括数据标准、指标标准、埋点标准、质量标准、安全标准等。

（三）完善数据管理流程

结合制度和标准，制定了数据质量管理流程、数据标准管理流程、数据安全管理流程、监管报送管理流程、数据开发流程、指标管理流程。

数据质量管理流程从质量规则管理开始，到问题的处理流程结束，实现对质量问题的持续跟踪和及时处理（见图2）。

其他管理流程，从关注的重点特性入手，抓关键节点，进行治理工作落地。

四、案例主要建设内容

依赖上层体系、制度及流程的完善，信美相互人寿通过落地数据治理系统，来实现相关的制度流程管控工作，主要包括以下平台：

（一）数据质量管理平台

在数据质量方面，重点围绕数据质量管理平台进行质量控制。质量检核规则包括监管规则、本地技术规则和业务规则，并通过问题跟踪功能，保证问题从源头得以修复。

（二）统一指标管理平台

统一指标管理涵盖了指标的定义、开发和应用等环节，并对所有这些环节进行了严格的口径控制，并且通过指标字典进行统一查询，保证了企业内数据口径一致。

（三）数据应用平台

基于数据应用平台，对数据报表等需求的开发流程做了定义与管理，保证开发过程中的质量可控、时效可控。

（四）数据资产平台

数据资产平台，不仅对企业元数据统一管理，还对内部数据资产做统一管理，包括数据模型、指标、报表等。

（五）数据安全平台

当前正在升级数据安全平台，在已有数据权限控制的基础上，后续将对于敏感数据增加自动感知技术，可根据预设的数据分级分类要求，实现对相应的数据应用适配的安全策略。

五、案例效果

（一）对整体数据平台优化效果

1.缩减数据需求，减少了对于固定报表的依赖，提升了用户自助分析的比例，2022年上半年相较于2021年上半年，数据需求同比优化缩减了28.83%。

2.精简数据任务，提升任务运行效率与开发效率，2022年上半年相较于2021年上半年，数据任务数量优化缩减了1.14%。

3.优化数据模型，提供了覆盖度与效率兼顾的数据模型，2022年上半年相较于2021年上半年，数据模型数量优化缩减了29.41%。

（二）数据管理规则提升

截至2022年底，基于数据质量管理平台数据核验规则，新增数仓中间层257条规则，保单登记实时204条规则（已开发完成），全面保障数据质量。数据链路方面核验方面新增ODS核验的标准方案，目前已实现ODS240张表标准核验。

（三）对于监管报送效率的整体提升

通过制定数据报送自动化管理流程，实现在报送过程中不断发现问题、人工修复问题、自动化修复问题的闭环，提升了当前数据报送的时效近50%。报送数据所需时间，由10个工作日缩短至5个工作日内。

六、总结

（一）整体数据平台标准化升级

从数据治理场景看，2023年主要是推进数仓3.0建设和指标应用场景的标准化。完成数仓3.0的建设可以减少数据歧义，提高数据开发效率，降低40%生产资源开销，预计2024年完成全部建设。

（二）提升整体数据问题跟踪时效

当前在数据质量平台解决了数据问题发现与跟踪机制，但是对于问题解决的时效并不理想。下一步，信美相互人寿将基于数据的分级分类标准，建立问题的解决时效标准，进而推进系统落地，并进行相关考核工作。

专家点评

信美人寿相互保险社的“依托全面数字化战略，推进数据治理体系建设”案例贴合自身现状的数据治理架构，搭建涵盖制度、标准、流程与治理平台等板块在内的数据治理体系。该案例提高了数据开发效率，降低了生产资源开销，具有借鉴意义。

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