金融行业是信息化最成熟的行业之一，大多数金融机构已经先后建设了为数不少的信息系统，而且为了满足新的业务需求，还在不断地投资建立新的业务系统。CIO们由于把大量的精力投入在新系统的建设上，反而忽略了对现有信息资源的整合，更忽略了信息规划。最后的结果是，虽然这些系统暂时满足了业务的需要，但由于缺乏整合而成为一个个信息孤岛，成为阻滞行业信息化进一步发展的顽疾。

　　那么，金融机构该通过怎样的方式在业务需求日益迫切的情况下解决项目盲目建设带来的弊端？面对既有的“一摊子”IT系统，现在实施总体设计还可行吗？答案是肯定的，但需要找准切入点，也就是需要抓住频繁变化的业务中相对固定的内容，把它从中剥离出来，并反过来不断规范和充实既有应用系统，以满足不断变化的业务要求。

　　SOA的利与弊

　　很多金融机构在进行信息资源规划时都会面临这样的选择: 是采用流行的业务整合、部署SOA架构，还是有其他手段呢？

　　在找寻这个问题的答案之前，这里先分析金融行业信息系统的建设特点：首先，信息系统是用于处理信息的，其核心应用是信息，而不是以处理为中心；处理的目的是为了加工信息： 其次是数据结构，金融是个成熟的行业，随着经济全球化，信息标准化的趋势日趋明显，基本数据结构日趋稳定，但同时相关行业的处理又是多变的： 最后，随着信息化的深入，未来只有最终用户的真正参与，信息系统才更好用，毕竟现在的用户不再是计算机面前连输入法都要培训的新手，他们对信息系统的建设有充分的话语权。

　　基于上述三点分析，不妨选择信息作为切入点。同时，由于SOA已经被实践证明是一种有效的方式，尽管单纯的SOA产品效果不甚理想，但作为设计思路却不失优势。当然，也需要认识到，在SOA架构中尽管通过统一的服务接口可以隔离处理的细节，但这往往治标不治本，因为很多系统（尤其是核心系统）本身的变化已经令IT部门应接不暇，服务化解决了“面子”上的事情，但“里子”的事情其实更多。

　　以传统支票处理为例，传统支票处理关注的是账户。金融机构发现支票处理需要建立信用评价系统，否则很难应付经常出现的支票欺诈风险，为此需要扩充数据元素标注信用信息; 接着，为了信用评价还要与既有不动产信息关联，用于大额支取过程中支票兑汇的风险评估; 然后，为了提供与境外银行的支付，需要再次开发新的系统; 高层领导为了通盘了解资金流水，并通过趋势分析为未来决策提供支持，因此还需要额外开发新的BI项目。这种例子很常见，IT部门常常需要不断修改既有应用、上马新应用。

　　如果采用Web服务的方式，我们可以尽可能地重用服务，减少新处理的投资。不过，每个服务内部的工作还要IT承担。此外，限于服务接口、服务规范等因素，最终用户很难直接介入新处理的设计，尤其是难以解决信息一次录入、各类信息汇总结果整齐划一相互印证的效果。

　　以信息为切入点

　　与服务化的方式相比，以信息或是数据作为切入点有哪些优势呢？如前面三点分析，尽管很多金融机构不断推出新处理和新服务，但加工的数据对象是相对稳定的，即变化往往集中在数据对象的少量甚至个别数据元上，而新业务往往是基于非常有限的数据对象的不同视图。那么，采用数据方式该如何实现呢？

　　首先，找到既有系统中关键的数据对象，把数据对象拆分成一个个独立的数据元素，对于冗余和重复的内容可以由业务部门进行确认并归并。

　　其次，对于这些整理出的数据元素进行标准化，以方便信息交换。通过该过程形成企业的一系列概念数据库。

　　第三，依据标准的数据元素体系，建立机构统一的数据中心，实现不同组织间的数据共享、数据交换和数据加工服务。

　　第四，通过组合数据元素针对不同的用户建立对应的用户视图。区别于开发新的处理，这里每个数据元素都是经过梳理而且标准化的，业务处理本身也是因为不断增加的数据元素驱动开发的。这样，用户作为实际数据的所有者，就可以参与到自定需求解决方案的过程中。

　　最后，为了满足不同用户的数据使用要求，机构的不同部门可以从集中的数据中心建立抽象出一个个主题数据库，主题数据库的信息来自数据中心的单向推送，这就避免了数出多源、分析结果不统一的情况见图1。

　　兼容旧系统

　　对于快速发展的金融机构，由于机构内部门的重组、合并时有发生，如果由各个部门分头进行IT建设、忽略整体规划，IT部门总是处于疲于奔命状况，而采用上述的数据规划方式（而不是处理系统方式），由于数据模型尤其是主干数据模型的相对稳定，通过全域范围的规划和数据元素的标准化，不仅可以解决一个部门、几个部门间的信息化融合，更能实现全景式IT运行绩效管理，在涉及机构合并时也更容易与对方进行融合，毕竟一口（数据中心）对外总要比多口对外集成的工作量要小。

　　这里再次凸显规划中总体设计的重要性，根据实施经验，需要落实以下三个问题: 第一，需要依靠知识背景广泛的专家、熟悉多类信息系统环境; 第二，要明确，总体设计规划的是整个机构的技术路线，落实的是相关技术路线中核心组成的职责描述，不承担具体组成的设计，也不包括数据中心中具体建设的内容（即What）; 第三，要把握“总体”和“前瞻”。

　　那么，以数据切入是不是意味着要抛弃传统的以处理作为切入点呢？当然不是。在数据经过“数据中心”整理后，还会面临一系列业务主题，将这些主题呈现给用户需要下游的项目级专家以业务流转为依据，“编排”分解为不同主题的信息。简而言之，以数据规划做总体设计，在设计Web服务时秉承数据规划成果做概念和逻辑层次的设计。

　　对于现有的信息系统及分散在其中的信息该如何处置呢？按照面向对象的组合思路，可以借助数据交换（中转）平台完成，结构示意如图2。

　　实现的方式很多，不过为了照顾到系统间的松散耦合，可以考虑用服务化设计中的DaaS（Data as a Service）方式辅以ETL工具完成，如果后台主题应用需要更高的实效性，则可以在DaaS和ETL前端增加CDC或Replication机制，实现准实时的协同。