银行业指标体系建设实战
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2020-11-12 18:58    文章来源:T媒体
文章摘要: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。

       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。

  【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:

  在指标管理体系平台中生成分层显示结果,示例如下:

  【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。

  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:

  【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。

  运维人员可以通过工作台的逐级钻取查看业务或应用系统的部署关系拓扑图,以及各对象间的依赖/调用关系,可以针对各个对象展示相关指标实际值、严重性、趋势图等数据,实现对系统状态的快速浏览。

  【企业对象墙】

  除此之外,指标管理体系的上层应用还包括可视化管控、数据分析、IT服务管理、IT监控、IT决策、AIOps等场景。


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