晨财经|银行业指标体系建设实战
面对复杂多变的数字化业务场景 ， 由于缺乏顶层指标体系和指标管理规范 ， 普遍存在IT数据和业务数据规范性较差、无法有效关联、场景覆盖不全等状况 。 云智慧根据银行业务需求特点 ， 面向关键业务和IT管理的顶层规划 ， 打造了集中、统一、规范、高效的指标管理体系 ， 充分挖掘IT数据和业务数据中潜藏的商业价值 ， 为数字化转型赋能 。
背景
银行IT系统类型繁多、规模庞大、复杂度高 ， 现有IT监控系统实时产生海量数据 ， 但却无法确定哪些指标对业务最重要 ， 无法明确梳理指标之间的层次关系 ， 无法完全覆盖指标使用场景 ， 导致指标数据无法得到有效利用 。
指标管理体系是面向业务和IT管理的顶层规划 ， 将业务与IT进行层次化建模 ， 对各个维度的数据指标进行明确定义 。 指标管理体系实现了关键业务与IT要素的KPI健康度描述 ， 通过数字化能力将服务水平的监控、管理和诊断结果直接呈送给管理者 ， 既提高了银行管理服务及考评水准 ， 又对管理者的业务管理提供有效决策支持 。
某银行指标管理体系落地实战
云智慧在帮助某银行进行指标管理体系落地时 ， 基于顶层指标管理驱动 ， 从业务到IT自上而下构建了一套完整的指标管理体系：
首先 ， 针对业务特点和需求 ， 通过指标管理体系咨询对指标进行梳理和建议 ， 形成规范与制度
其次 ， 遵循规范进行指标健康度模型的建模 ， 并以功能及平台模式完成银行指标管理体系的搭建
最后 ， 根据实际运维场景 ， 在上层应用中实现工作台、可视化管控和AIOps等场景落地 。
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【指标管理体系驱动企业发掘IT运维的数据价值】
业务指标梳理
通过业务调研 ， 明确银行核心业务 ， 根据业务营收情况和用户体验影响 ， 同时参考业务部门和领导关注程度 ， 梳理出业务层核心指标 ， 示例如下：
IT指标梳理和分层
通过IT调研 ， 梳理出支撑银行业务的核心信息系统 ， 将IT指标分为四层：应用层、服务层、中间件层、主机层 ， 然后根据专家经验将各监控要素进行整合 ， 经过两两要素的定量描述后建立起关系矩阵 ， 完成IT层面的指标梳理 ， 示例如下：
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在指标管理体系平台中生成分层显示结果 ， 示例如下：
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【IT层面指标体系】
指标健康度模型
完成指标数据分层分类后 ， 需对每个指标的健康度进行评分和加权计算 ， 并在指标管理体系平台中分别定义每个指标的影响因子 。
【晨财经|银行业指标体系建设实战】例如 ， 行内转账是最基础的支撑性业务 ， 需要从生死线指标、关键指标和标准指标三个维度对行内转账业务的健康度进行建模：
?行内转账的生死线指标为：交易失败率
?行内转账的关键指标为：交易数、请求数、响应时间
?行内转账的标准指标为：网卡流入流量、应用服务平均响应时间、数据库平均响应时间 。
经过上面健康度定义和权重设置 ， 建立起覆盖行内转账业务的健康度模型 ， 示例如下：
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【健康度模型】
指标管理体系在工作台场景的应用
工作台是指标管理体系的上层应用 ， 将业务与IT进行统一管理 ， 通过健康度呈现业务和IT的健康状态 ， 同时可使用平台提供的问题分析与定位功能快速排查问题 。
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