2010-01-19 08:24:55 來源：計算機世界
金融行業(yè)是信息化最成熟的行業(yè)之一，大多數金融機構已經先后建設了為數不少的信息系統(tǒng)，而且為了滿足新的業(yè)務需求，還在不斷地投資建立新的業(yè)務系統(tǒng)。CIO們由于把大量的精力投入在新系統(tǒng)的建設上，反而忽略了對現有信息資源的整合，更忽略了信息規(guī)劃。最后的結果是，雖然這些系統(tǒng)暫時滿足了業(yè)務的需要，但由于缺乏整合而成為一個個信息孤島，成為阻滯行業(yè)信息化進一步發(fā)展的頑疾。
那么，金融機構該通過怎樣的方式在業(yè)務需求日益迫切的情況下解決項目盲目建設帶來的弊端？面對既有的“一攤子”IT系統(tǒng)，現在實施總體設計還可行嗎？答案是肯定的，但需要找準切入點，也就是需要抓住頻繁變化的業(yè)務中相對固定的內容，把它從中剝離出來，并反過來不斷規(guī)范和充實既有應用系統(tǒng)，以滿足不斷變化的業(yè)務要求。
SOA的利與弊
很多金融機構在進行信息資源規(guī)劃時都會面臨這樣的選擇: 是采用流行的業(yè)務整合、部署SOA架構，還是有其他手段呢？
在找尋這個問題的答案之前，這里先分析金融行業(yè)信息系統(tǒng)的建設特點: 首先，信息系統(tǒng)是用于處理信息的，其核心應用是信息，而不是以處理為中心，處理的目的是為了加工信息; 其次是數據結構，金融是個成熟的行業(yè)，隨著經濟全球化，信息標準化的趨勢日趨明顯，基本數據結構日趨穩(wěn)定，但同時相關行業(yè)的處理又是多變的; 最后，隨著信息化的深入，未來只有最終用戶的真正參與，信息系統(tǒng)才更好用，畢竟現在的用戶不再是計算機面前連輸入法都要培訓的新手，他們對信息系統(tǒng)的建設有充分的話語權。
基于上述三點分析，不妨選擇信息作為切入點。同時，由于SOA已經被實踐證明是一種有效的方式，盡管單純的SOA產品效果不甚理想，但作為設計思路卻不失優(yōu)勢。當然，也需要認識到，在SOA架構中盡管通過統(tǒng)一的服務接口可以隔離處理的細節(jié)，但這往往治標不治本，因為很多系統(tǒng)（尤其是核心系統(tǒng)）本身的變化已經令IT部門應接不暇，服務化解決了“面子”上的事情，但“里子”的事情其實更多。
以傳統(tǒng)支票處理為例，傳統(tǒng)支票處理關注的是賬戶。金融機構發(fā)現支票處理需要建立信用評價系統(tǒng)，否則很難應付經常出現的支票欺詐風險，為此需要擴充數據元素標注信用信息; 接著，為了信用評價還要與既有不動產信息關聯(lián)，用于大額支取過程中支票兌匯的風險評估; 然后，為了提供與境外銀行的支付，需要再次開發(fā)新的系統(tǒng); 高層領導為了通盤了解資金流水，并通過趨勢分析為未來決策提供支持，因此還需要額外開發(fā)新的BI項目。這種例子很常見，IT部門常常需要不斷修改既有應用、上馬新應用。
如果采用Web服務的方式，我們可以盡可能地重用服務，減少新處理的投資。不過，每個服務內部的工作還要IT承擔。此外，限于服務接口、服務規(guī)范等因素，最終用戶很難直接介入新處理的設計，尤其是難以解決信息一次錄入、各類信息匯總結果整齊劃一相互印證的效果。
以信息為切入點
與服務化的方式相比，以信息或是數據作為切入點有哪些優(yōu)勢呢？如前面三點分析，盡管很多金融機構不斷推出新處理和新服務，但加工的數據對象是相對穩(wěn)定的，即變化往往集中在數據對象的少量甚至個別數據元上，而新業(yè)務往往是基于非常有限的數據對象的不同視圖。那么，采用數據方式該如何實現呢？
首先，找到既有系統(tǒng)中關鍵的數據對象，把數據對象拆分成一個個獨立的數據元素，對于冗余和重復的內容可以由業(yè)務部門進行確認并歸并。
其次，對于這些整理出的數據元素進行標準化，以方便信息交換。通過該過程形成企業(yè)的一系列概念數據庫。
第三，依據標準的數據元素體系，建立機構統(tǒng)一的數據中心，實現不同組織間的數據共享、數據交換和數據加工服務。
第四，通過組合數據元素針對不同的用戶建立對應的用戶視圖。區(qū)別于開發(fā)新的處理，這里每個數據元素都是經過梳理而且標準化的，業(yè)務處理本身也是因為不斷增加的數據元素驅動開發(fā)的。這樣，用戶作為實際數據的所有者，就可以參與到自定需求解決方案的過程中。
最后，為了滿足不同用戶的數據使用要求，機構的不同部門可以從集中的數據中心建立抽象出一個個主題數據庫，主題數據庫的信息來自數據中心的單向推送，這就避免了數出多源、分析結果不統(tǒng)一的情況見圖1。
兼容舊系統(tǒng)
對于快速發(fā)展的金融機構，由于機構內部門的重組、合并時有發(fā)生，如果由各個部門分頭進行IT建設、忽略整體規(guī)劃，IT部門總是處于疲于奔命狀況，而采用上述的數據規(guī)劃方式（而不是處理系統(tǒng)方式），由于數據模型尤其是主干數據模型的相對穩(wěn)定，通過全域范圍的規(guī)劃和數據元素的標準化，不僅可以解決一個部門、幾個部門間的信息化融合，更能實現全景式IT運行績效管理，在涉及機構合并時也更容易與對方進行融合，畢竟一口（數據中心）對外總要比多口對外集成的工作量要小。
這里再次凸顯規(guī)劃中總體設計的重要性，根據實施經驗，需要落實以下三個問題: 第一，需要依靠知識背景廣泛的專家、熟悉多類信息系統(tǒng)環(huán)境; 第二，要明確，總體設計規(guī)劃的是整個機構的技術路線，落實的是相關技術路線中核心組成的職責描述，不承擔具體組成的設計，也不包括數據中心中具體建設的內容（即What）; 第三，要把握“總體”和“前瞻”。
那么，以數據切入是不是意味著要拋棄傳統(tǒng)的以處理作為切入點呢？當然不是。在數據經過“數據中心”整理后，還會面臨一系列業(yè)務主題，將這些主題呈現給用戶需要下游的項目級專家以業(yè)務流轉為依據，“編排”分解為不同主題的信息。簡而言之，以數據規(guī)劃做總體設計，在設計Web服務時秉承數據規(guī)劃成果做概念和邏輯層次的設計。
對于現有的信息系統(tǒng)及分散在其中的信息該如何處置呢？按照面向對象的組合思路，可以借助數據交換（中轉）平臺完成，結構示意如圖2。
實現的方式很多，不過為了照顧到系統(tǒng)間的松散耦合，可以考慮用服務化設計中的DaaS（Data as a Service）方式輔以ETL工具完成，如果后臺主題應用需要更高的實效性，則可以在DaaS和ETL前端增加CDC或Replication機制，實現準實時的協(xié)同。
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