銀行業指標體系建設實戰
2020-07-03 13:25:18   來源:互聯網
內容摘要
面對復雜多變的數字化業務場景,由于缺乏頂層指標體系和指標管理規范,普遍存在IT數據和業務數據規范性較差、無法有效關聯、場景覆蓋不全等狀況。云智慧根據銀行業務需求特點,面向關鍵業務和IT管理的頂層規劃,打造了集中、統一、規范、高效的指標管理體系,充分挖掘IT數據和業務數據中潛藏的商業價值,為數字化轉型…

面對復雜多變的數字化業務場景,由于缺乏頂層指標體系和指標管理規范,普遍存在IT數據和業務數據規范性較差、無法有效關聯、場景覆蓋不全等狀況。云智慧根據銀行業務需求特點,面向關鍵業務和IT管理的頂層規劃,打造了集中、統一、規范、高效的指標管理體系,充分挖掘IT數據和業務數據中潛藏的商業價值,為數字化轉型賦能。

背景

銀行IT系統類型繁多、規模龐大、復雜度高,現有IT監控系統實時產生海量數據,但卻無法確定哪些指標對業務最重要,無法明確梳理指標之間的層次關系,無法完全覆蓋指標使用場景,導致指標數據無法得到有效利用。

指標管理體系是面向業務和IT管理的頂層規劃,將業務與IT進行層次化建模,對各個維度的數據指標進行明確定義。指標管理體系實現了關鍵業務與IT要素的KPI健康度描述,通過數字化能力將服務水平的監控、管理和診斷結果直接呈送給管理者,既提高了銀行管理服務及考評水準,又對管理者的業務管理提供有效決策支持。

某銀行指標管理體系落地實戰

云智慧在幫助某銀行進行指標管理體系落地時,基于頂層指標管理驅動,從業務到IT自上而下構建了一套完整的指標管理體系:

首先,針對業務特點和需求,通過指標管理體系咨詢對指標進行梳理和建議,形成規范與制度;

其次,遵循規范進行指標健康度模型的建模,并以功能及平臺模式完成銀行指標管理體系的搭建;

最后,根據實際運維場景,在上層應用中實現工作臺、可視化管控和AIOps等場景落地。

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【指標管理體系驅動企業發掘IT運維的數據價值】

業務指標梳理

通過業務調研,明確銀行核心業務,根據業務營收情況和用戶體驗影響,同時參考業務部門和領導關注程度,梳理出業務層核心指標,示例如下:

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IT指標梳理和分層

通過IT調研,梳理出支撐銀行業務的核心信息系統,將IT指標分為四層:應用層、服務層、中間件層、主機層,然后根據專家經驗將各監控要素進行整合,經過兩兩要素的定量描述后建立起關系矩陣,完成IT層面的指標梳理,示例如下:

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在指標管理體系平臺中生成分層顯示結果,示例如下:

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【IT層面指標體系】

指標健康度模型

完成指標數據分層分類后,需對每個指標的健康度進行評分和加權計算,并在指標管理體系平臺中分別定義每個指標的影響因子。

例如,行內轉賬是最基礎的支撐性業務,需要從生死線指標、關鍵指標和標準指標三個維度對行內轉賬業務的健康度進行建模:

? 行內轉賬的生死線指標為:交易失敗率

? 行內轉賬的關鍵指標為:交易數、請求數、響應時間

? 行內轉賬的標準指標為:網卡流入流量、應用服務平均響應時間、數據庫平均響應時間。

經過上面健康度定義和權重設置,建立起覆蓋行內轉賬業務的健康度模型,示例如下:

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【健康度模型】

指標管理體系在工作臺場景的應用

工作臺是指標管理體系的上層應用,將業務與IT進行統一管理,通過健康度呈現業務和IT的健康狀態,同時可使用平臺提供的問題分析與定位功能快速排查問題。

運維人員可以通過工作臺的逐級鉆取查看業務或應用系統的部署關系拓撲圖,以及各對象間的依賴/調用關系,可以針對各個對象展示相關指標實際值、嚴重性、趨勢圖等數據,實現對系統狀態的快速瀏覽。

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【企業對象墻】

除此之外,指標管理體系的上層應用還包括可視化管控、數據分析、IT服務管理、IT監控、IT決策、AIOps等場景。












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