金融行业数据资源丰富但数据流转复杂，模型标准由 IT 厂家主导
金融机构中存储着大量价值极高的数据，这些数据的流动过程复杂，且在模型构建方面存在一些问题。这种状况亟需得到解决，它直接影响到金融行业数字化转型的效率。
金融机构的数据累积
金融机构在日常工作过程中，积累了海量的数据。这些数据由众多应用系统持续生成和保存，经过长时间的数字化处理。例如，大型银行每天都会产生并保存大量的交易数据。单个银行累积的数据量十分巨大。数据逐渐演变成金融机构的关键资产，成为其业务运营的关键支撑。在各个分支机构的金融机构中，数据持续生成并汇集至核心存储系统。
这既显现了金融机构运营的旺盛活力，同时也说明了市场交易的兴旺景象。市场参与者越多，交易活动就越加频繁，数据的积累速度也随之加快。
复杂的数据流转
金融数据的流转过程颇为繁杂，一条数据的生成与运用往往需要多个企业或机构的相互交换。金融机构之间的协作或业务往来，使得数据不得不在各个主体间进行流动。以跨境金融业务为例，数据可能需在国内金融机构、国外合作金融机构以及监管机构之间不断周转。
这涉及众多格式转换的问题，还有信息安全等方面。不同国家的数据安全法规各异，这无疑提升了数据流通的复杂性。
数据模型的混乱情况
金融机构架构不明确，导致数据模型混乱，整体质量较低。不少小型金融机构缺乏数据规划，随意存储信息，数据关联性不佳。众多数据元素间关系模糊，难以有效挖掘和分析。
新业务开发过程中，难以找到准确的数据来辅助决策。缺乏合理的数据模型支撑，数据的统计分析准确性便会大大降低。
借鉴IBM的FSDM模型
IBM的FSDM模型具有很高的参考价值，其中提出的九大概念内容丰富，涉及多个领域。例如，众多跨国金融集团在布局全球业务时，常常采用此模型来设计数据架构。此外，该模型还针对不同子行业制定了相应的逻辑模型定义。这对于金融机构在处理复杂业务时，梳理通用的数据规则大有裨益。
各个逻辑模型以它为基准，能更深入地把握不同业务领域中数据关系的普遍性和特殊性。
实证分析基金公司逻辑模型
基金公司制定了一套逻辑模型，用以规范数据的相关内容。其中，域划分和关系图等要素清晰地定义了数据的结构。举例来说，在基金公司推广新的基金产品时，可以依据这一逻辑模型来整理相应的数据项。而在公司进行数据治理的过程中，这一逻辑模型扮演着至关重要的基础角色。
营销活动中涉及的数据，各实体间的关系将依照此模型进行规范化调整。借助逻辑模型，我们能够更高效地整合业务系统，从而更适应市场的变化需求。
数据模型构建的重要性
金融机构构建数据模型至关重要。统一数据语言对于信息系统的发展大有裨益。以证券公司的智能投顾业务为例，若数据模型缺乏统一性，将显著降低推荐产品的精准度。此外，统一的数据模型还能有效促进数据资产的运营与管理。
它提高了金融业务的智能化程度，同时也促进了机构的持续发展。那么，大家认为小型金融机构在建立数据模型时面临的最大难题是什么？欢迎留言、点赞和转发。