SOA对集中数据的作用_软件工程

面对全球化的浪潮和入世后的挑战，非凡是外资银行咄咄逼人的气势，银行业的信息化可谓是时不我待，工行、建行等实力雄厚的数据中心纷纷出台一整套的信息化方案，其中“信息数据大集中”涉及面广、投入巨大、影响深远，因而也最为惹人瞩目。数据集中的三大潜在优势首先，数据大集中可以提高银行的整体运营效率并降低治理成本。伴随着金融改革以及上市的浪潮，中国银行业更加关注对内外部资源的整合与治理。而数据大集中无疑在这方面会被寄予厚望。大集中可以整合信息、精简冗余、减少重复建设，从而可以有效地节省人力资源和设备投入之外。

其次，数据大集中实现了银行对业务的集中监控，加强总行对各个分行经营风险的防范。例如，工行总行原先很难对分支机构的不良贷款进行有效的监控，因为总行看不到分支机构究竟发生了什么业务，以及这些业务在审核过程中究竟出现了哪些问题。而实现数据大集中之后，工行可以做到预先控制，哪些可以做，哪些事不能做，哪些是分支机构必须上报的，在治理层面将会更加集中。

第三，也是最重要的一点，数据大集中还为金融产品的创新和发展奠定了良好基础。一个明显的例子就是网上银行的发展。通过统一治理客户信息和账户数据，深入分析客户，迅速创新业务，不仅能更好的留住现有客户，还能实现用户规模的增加和交易数额的增长。数据集中的三大潜在危机首先，随着系统的集中度增加，银行与客户之间的距离却越来越远，在数据大集中的过程中，银行通常从自身的角度出发，期间的不确定性、对客户的忽略，甚至客户资料的流失，都会导致客户在不断地流失。以丢掉优质客户为代价来实现数据大集中，这是决策者意想不到的结果。

其次，数据的高度集中，导致银行治理的集权化与官僚化，对客户与市场需求的反应越来越慢。数据与应用都在总行，总行不可能为各分行做个性化服务，分行没有能力也没有机会做个性化服务。解决不了差异化问题，就不可能为客户提供差异化服务。数据集中后，各分行的需要对数据进行采集和分析，必须先通过总行，总行也不可能根据各地的不同需要给出数据。

第三，尽管实现了数据集中，但不管是已经完成数据集中的银行，还是正在进行数据集中的银行，一些系统还是分散的，没有做到完全的集中。这样同一客户在同一银行就有不同的信息表现，没有一个系统能够提供全面真实的客户资料，导致银行服务能力与服务质量无法满足客户需求，更别提个性化的服务与产品创新了。 SOA：为集中的数据插上理性的翅膀一些银行业界人士表示，数据大集中只是手段而非目的，其本身并不能解决银行的业务和治理问题，只是从IT架构上提供了一个可操作的强大平台，因此大集中并不是银行信息化的终点。那么，如何扬长避短，发挥数据集中的最大收益呢？何处是尽头，路又在何方呢？

一些专家已经提出，在银行业信息化的过程中，应当提早采用服务导向型架构（SOA）。它重复利用企业的现有资源，包括开发员工，技术软件，硬件，语言，平台，数据库和系统。根据研究报告，适当使用SOA 能减少成本，增益资源效率使用40%，同时可减轻达10 倍的维护工作量,减少潜在风险，治理和监视费用。

更加重要的一点是，SOA令业务模型和资讯科技架构有更大的灵活性，重建一个有“客户响应能力”的企业，以面对日益快速变化的环境。而这正是中国银行业信息化道路上的重要一步。 Gartner 预计到2008 年，SOA 将成为占有绝对优势的软件工程实践方法，中国的银行业的信息化要有理性、有高视点，在数据集中的同时，应该在理解和应用SOA 开发技能方面进行投资。让SOA为集中的数据插上理性的翅膀。