客户是一家经中国证券监督管理委员会批准的经营期货业务的综合性公司。主要从事于商品期货经纪、金融期货经纪、期货投资咨询、资产管理等业务，拥有郑州商品交易所、大连商品交易所、上海期货交易所、中国金融期货交易所、广州期货交易所和上海国际能源交易中心会员资格。公司设有一家风险管理子公司和二十余家分支机构，覆盖全国主要城市和地区。公司作为集团发展战略的重要组成，以推动实体经济发展，满足国民财富管理需要为使命，依托股东强大的资源优势，打造衍生品投行，致力于成为国内一流的综合衍生品服务平台。
项目背景
随着金融科技的高速发展与期货市场复杂度的持续提升，证券期货行业面临多重挑战：运维效率亟待优化、系统稳定性需强化保障、运营成本需进一步降低、监管合规要求日益严格，以及市场竞争力提升的迫切需求。传统 IT 运维模式已难以适应行业变革，具体表现为：团队职责边界模糊，被动应对故障成为常态；跨部门协作效率低下，信息传递存在壁垒；运维工作透明度不足，业务部门和最终用户满意度亟待改善；流程标准化程度低，服务质量难以持续优化；IT 资产数据分散且缺乏统一管理，导致资源配置效率低下，无法为IT数字化转型规划决策提供有效支撑。
项目方案
采用 “调研 – 设计 - 试点 - 推广” 的实施路径，结合行业实践与技术创新，分阶段推进运维数据治理体系建设：
1. 现状调研与需求分析：
- 在现有IT运维数据体系开展调研工作，梳理我部数据管理现状、痛点及需求。
- 分析资产、告警、指标类数据的产生源头、流转路径及应用场景，识别数据质量问题成因。
2. 数据模型与标准构建：
- 参考SDOM等的证券期货行业数据治理参考框架，借鉴金融科技机构数据治理实践，确保数据模型的科学性与落地性。
- 设计覆盖资产、告警、指标的全维度数据模型，明确字段定义、编码规则及关联关系。
- 制定数据采集、存储、清洗及应用的标准化流程，建立数据质量评估指标体系。
3. 数据治理体系设计：
- 提出数据治理组织架构与职责分工，明确流程规范与常态化管理机制。
- 制定数据标准导入方案，通过试点应用验证模型可行性，迭代优化标准体系。
4. 数据治理试点实践：
- 建立IT 资产数据管理系统，实现数据建模、自动采集、数据稽核、统计分析。
- 数据治理能力融入运维管理体系，构建消费场景，形成消费场景案例，验证运维数据治理体系及日常运维数据治理工作的有效性。