企业级架构建模系列之一“如何进行企业级数据建模”

截至2022年春节，数据治理周周谈已经发布了77篇关于数据管理和应用方面的学习笔记、研究进展和实践案例，基本记录了我们数据管理工作的历程。2022年，周周谈将面向数字化赋能和应用，对企业级架构建模、业务数字化和数字化业务等领域深入研究。让我们一起努力，在新的一年“常联系、多交流”。

今天，作为企业级架构建模系列的篇首，我们探讨一下企业级架构建模中的一个重要领域：如何进行企业级数据建模。

2022年春节开年，《清华金融评论》推出了一篇重磅文章：《以架构视角解读和落实银行数字化转型的两份重磅指导文件》，作者是国内企业级架构方面的实践先驱和资深布道者付晓岩。文中，付晓岩提出了关于企业级架构是数字化转型中枢的观点，提出了企业级架构应该包括业务架构以及IT架构两个部分，并指出应由业务和技术共同深入分析业务，不是面向需求，而是面向业务变革，是设计数字化业务和产品的关键一环。作为结论之一，付晓岩参考近三年来Garner始终坚持关注的超级自动化、组装式应用和组装式企业，指出基于流程梳理、流程标准化、数据标准化推动的新型业务系统设计，是未来系统设计发展的必然趋势。

参数化、组件化的系统设计，谈了不少年；对于数据治理工作者而言，什么是“数据标准化推动的新型业务系统设计”，就成为一个非常重要的理论问题和实践课题。结合近期在企业级架构建模方面的一些学习和工作，我们谈以下几个观点：

在文中，付晓岩就“企业级架构资产”进行了总结，提出上图作为示例。同时，这也是一个非常经典的“输入-输出”的过程图，使我们初步了解了关于标准驱动的系统设计的基本概念，总结一下就是：战略分解和业务能力规划形成业务需求，将业务需求进行模型化的“解构+结构”，然后转化为应用需求；而应用需求的实施，应得到应用、技术、数据、安全架构的能力支撑，快速高效地转化为生产力。

此处划重点，一个是业务导向的战略规划，一个是技术导向的架构规划，而居于其中的“业-技”融合部分，就是企业级业务建模。这其中，数据标准化对业务系统设计的驱动，落脚在于企业级的数据建模。

理解了什么是“标准化驱动的系统设计”，识别了企业级数据建模在其中的定位，接下来我们需要研究，什么是企业级数据建模？它和业务建模的其他几个模型，流程模型、产品模型之间是什么关系？

所幸，关于上述问题，目前已经有一个相对权威的回答。此前，金标委发布了《银行业业务建模指南》，其中第一部分的《模型框架》部分，相对完整且具体地对此进行了解释。

上图指出针对数据模型的3组重要关系。

产品模型的产品条件参数应该被标准化，并成为数据模型实体属性。

通常，我们谈到数据模型一般都是强调“领域模型、概念模型、逻辑模型、物理模型”等相对纯粹的数据内容结果，甚至有时候会直接将数据模型等同于表结构，无非是概设、详设和建表的区别，有一点“谈其然，不谈其所以然”的味道。当使用企业级建模视角看问题，数据建模是一个配合流程建模、产品建模的演化过程，是上述三类建模工作共同作用的成果物，也是上述关系定义在具体实践中的交付物。我们只有梳理和总结了如何具体开展企业级数据建模的过程，才能更好地完成企业级数据建模的任务。

进入实操，我们谈谈HOW的问题。金标委所发布的企业级建模规范中，同步提出了关于企业级数据建模的方法指引。原文引述如下：企业数据模型的建设是自上而下和自下而上的结合，设计思路是先自上而下确定主题域模型；再确定各个主题域的业务对象、关键实体和实体间的关联关系，建立企业级概念数据模型；最后结合自下而上增加实体属性，创建企业逻辑数据模型。

略有缺憾的是，上述定义存在一定的概括和抽象。但是，这也是作为顶层规范的必然结果，是针对不同行业、企业以及不同业务成熟度、系统能力和数据能力的企业，提出最大程度的通用意见。因此，要落地实践，就必须结合商业银行自身现状来看：如果进行企业级数据建模，在流程建模、产品建模同步推进的情况下，数据建模如何开展？结合上文所归纳的3组关系的启发，我们的思路是应该采取“结果导向、过程思维”的方法：

一是形成在自上而下的概念模型（或者C模型）建模阶段的建模思路：

1.如何识别和确定主题域模型和实体对象

企业级架构工作中，一般而言，总体规划团队或者领域架构设计团队会进行高层次的概括，对于企业级或者所选择的业务领域会进行概要性的业务规划和系统（模块）构思，这个工作可以理解为是一种业务主体域的分层、分型、分类。因此，配合流程和产品建模，可以按此来配套实施数据模型中主题域模型的规划。

另一方面，所有的顶层业务主题基本上都会提出其核心的业务对象，包括各种以“号”、“单”和以“XX业务中心”为代表的业务对象，这些业务对象基本上都有其所代表的“主数据”作为数据层面的关键落地。因此，运用主数据思维，采用基础数据标准管理模型，是识别和提炼主题域、业务对象的一个可操作性抓手。

2.如何识别和确定业务实体的关键属性

在产品建模中，产品的基本业务要素将进行归纳和提炼，这些业务要素将成为业务实体的关键业务属性的基本输入。不过，在企业级建模的过程中，将通过引入标准化工作，对多个业务条线、产品的相关要素进行业务术语的核实，来确保这些属性其业务的一致性和准确性，从而最大限度避免因人为因素而造成的差异。

3.如何标准化产品参数

产品参数标准化的抓手就是枚举值管理。在企业级的存量系统梳理中，我们发现大量的枚举值所欠缺的，是跨项目组间枚举值的编码规则、含义等有很多的出入。在新建系统时，如果缺乏统筹，跨项目组甚至项目组内的模块实施组之间枚举值都可能出现不一致的情况，在这个方面，产品参数是其中的重要内容，也是流程过程环节的重要内容。因此，枚举值管理是产品参数标准化的基本手段和底线。

通过上面的三个步骤，我们基本上提出了一个在主题和概念模型阶段如何具体操作的方法，配合流程建模和产品建模工作的交付物，可以形成一套相互衔接的工作机制。

二是在自下而上的逻辑模型（C’或D模型）建模阶段：

这个领域相对成熟，而且随着工作逐步推进到系统级的概设和详设，按照数据字典规范、指标标准等模式进行标准化工作已是目前企业级建模的基本过程，在此不再赘述。

数字化转型是一个复杂性工程，而管理复杂性的最基本武器是从抽象、分层分域和演化的架构思维入手，企业级架构正是驱动数字化转型的中枢。实践中，企业级架构工作分为流程、产品、数据建模等部分，它们同步推进、相互作用；对照到具体的商业银行自身情况和特点，则可以结合数据治理标准化工作的工作基础，在业务-技术-数据融合模式下合力实施，并且逐步完善。具体到企业级数据建模过程，即分为两个层次和阶段，一个是主题+概念建模过程，其主要工作目标是实现配套业务规划的主题域设计、业务实体识别和重要属性提取、关键参数枚举值的标准化；一个是逻辑+物理建模过程，主要目标是在开发实施阶段进行对应的数据字典规范化和指标扎口管理。