面對復雜多變的數字化業(yè)務場景，由于缺乏頂層指標體系和指標管理規(guī)范，普遍存在IT數據和業(yè)務數據規(guī)范性較差、無法有效關聯、場景覆蓋不全等狀況。云智慧根據銀行業(yè)務需求特點，面向關鍵業(yè)務和IT管理的頂層規(guī)劃，打造了集中、統(tǒng)一、規(guī)范、高效的指標管理體系，充分挖掘IT數據和業(yè)務數據中潛藏的商業(yè)價值，為數字化轉型賦能。

　　背景

　　銀行IT系統(tǒng)類型繁多、規(guī)模龐大、復雜度高，現有IT監(jiān)控系統(tǒng)實時產生海量數據，但卻無法確定哪些指標對業(yè)務最重要，無法明確梳理指標之間的層次關系，無法完全覆蓋指標使用場景，導致指標數據無法得到有效利用。

　　指標管理體系是面向業(yè)務和IT管理的頂層規(guī)劃，將業(yè)務與IT進行層次化建模，對各個維度的數據指標進行明確定義。指標管理體系實現了關鍵業(yè)務與IT要素的KPI健康度描述，通過數字化能力將服務水平的監(jiān)控、管理和診斷結果直接呈送給管理者，既提高了銀行管理服務及考評水準，又對管理者的業(yè)務管理提供有效決策支持。

　　某銀行指標管理體系落地實戰(zhàn)

　　云智慧在幫助某銀行進行指標管理體系落地時，基于頂層指標管理驅動，從業(yè)務到IT自上而下構建了一套完整的指標管理體系：

　　首先，針對業(yè)務特點和需求，通過指標管理體系咨詢對指標進行梳理和建議，形成規(guī)范與制度;

　　其次，遵循規(guī)范進行指標健康度模型的建模，并以功能及平臺模式完成銀行指標管理體系的搭建;

　　最后，根據實際運維場景，在上層應用中實現工作臺、可視化管控和AIOps等場景落地。

　　【指標管理體系驅動企業(yè)發(fā)掘IT運維的數據價值】

　　業(yè)務指標梳理

　　通過業(yè)務調研，明確銀行核心業(yè)務，根據業(yè)務營收情況和用戶體驗影響，同時參考業(yè)務部門和領導關注程度，梳理出業(yè)務層核心指標，示例如下：

　　IT指標梳理和分層

　　通過IT調研，梳理出支撐銀行業(yè)務的核心信息系統(tǒng)，將IT指標分為四層：應用層、服務層、中間件層、主機層，然后根據專家經驗將各監(jiān)控要素進行整合，經過兩兩要素的定量描述后建立起關系矩陣，完成IT層面的指標梳理，示例如下：

　　在指標管理體系平臺中生成分層顯示結果，示例如下：

　　【IT層面指標體系】

　　指標健康度模型

　　完成指標數據分層分類后，需對每個指標的健康度進行評分和加權計算，并在指標管理體系平臺中分別定義每個指標的影響因子。

　　例如，行內轉賬是最基礎的支撐性業(yè)務，需要從生死線指標、關鍵指標和標準指標三個維度對行內轉賬業(yè)務的健康度進行建模：

　　▪ 行內轉賬的生死線指標為：交易失敗率

　　▪ 行內轉賬的關鍵指標為：交易數、請求數、響應時間

　　▪ 行內轉賬的標準指標為：網卡流入流量、應用服務平均響應時間、數據庫平均響應時間。

　　經過上面健康度定義和權重設置，建立起覆蓋行內轉賬業(yè)務的健康度模型，示例如下：

　　【健康度模型】

　　指標管理體系在工作臺場景的應用

　　工作臺是指標管理體系的上層應用，將業(yè)務與IT進行統(tǒng)一管理，通過健康度呈現業(yè)務和IT的健康狀態(tài)，同時可使用平臺提供的問題分析與定位功能快速排查問題。

　　運維人員可以通過工作臺的逐級鉆取查看業(yè)務或應用系統(tǒng)的部署關系拓撲圖，以及各對象間的依賴/調用關系，可以針對各個對象展示相關指標實際值、嚴重性、趨勢圖等數據，實現對系統(tǒng)狀態(tài)的快速瀏覽。

　　【企業(yè)對象墻】

　　除此之外，指標管理體系的上層應用還包括可視化管控、數據分析、IT服務管理、IT監(jiān)控、IT決策、AIOps等場景。

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