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金融业知识管理系统数据集中与分散的抉择 来源： 时间:2010-01-23 18:24 作者： kmpro知识管理研究院最近就知识管理系统数据管理模式的问题，对金融行业案例进行了分析，发布《金融业知识管理系统数据集中与分散的抉择》一文，对知识管理的数据管理模式给出专业建议：
当前我国金融行业正面临着前所未有的机遇和挑战，充分借鉴国内外的经验，遵循技术发展规律，建设金融行业企业基本架构和实施方式，是发挥自身优势，充分发挥信息化手段与业务结合效能，增强核心竞争力的关键。从知识管理和信息化发展的角度来看，数据集中是网络时代知识管理的必然选择。
本知识管理项目采取数据集中的必要性：
全球经济一体化进程的加快和社会经济的快速发展，使我国金融行业各类客户的经济活动方式和地域范围发生了巨大的变化。客户对金融行业的咨询、信息反馈、问题解决等要求也逐步提高，希望提供一站式的服务，而不接受效率低、环节多的传统解决问题的模式，这就要求金融行业提供更加高效、便捷、安全、可靠的信息传播和互动手段。
一站式服务的要求背后，必附带着一个集中式的服务体系，而服务体系的重要支撑系统——知识库则肩负着把基于分公司范围甚至更为分散的地域性条块分割的分散信息汇聚起来。依托快速发展的信息技术进行技术创新，为客户提供实时的、全国性的金融产品和多样性、个性化的新型服务渠道，建设一个集中统一的全国性的数据集中处理环境，实现金融企业数据集中是大势所趋。
金融企业实现数据集中的可行性：
首先，计算机特别是大型计算机技术和集群技术的发展，为实现数据集中提供了可能；同时网络通信技术的快速发展，为实现数据集中提供了必要的技术条件。
其次，各个部门、分公司和分支机构的知识数据电子化，为实现数据集中提供了基本的知识素材，这些知识内容可以通过网络信息渠道模式传递到知识库中。
金融企业知识管理数据集中的优势：
数据集中是知识共享、传播、获取最为快捷的方式，知识管理最为重要的目的就是共享、传播和及时获取，数据分散模式由于数据的割裂，形成信息孤岛想要实现共享、传播和及时获取存在天然的屏障，集中式知识管理是实现这些知识管理重要内容的优势方法。
数据集中是实现知识扩展应用，数据挖掘，决策支持的快捷基础，只有在知识达到一定数量、存量和积累的基础上，才能实现知识的深入应用，达到对知识资产的保存，形成企业的无形知识资产。
分布式数据管理存在缺陷 传统的应用系统是基于单个部门、单个企业或机构而建，每一个IT系统都有自己的存储和计算设备，以及独立的管理工具和数据库，不同的系统之间不能共享资源，不能交互和访问。因此，当企业规模比较大时就会形成多个资源孤岛和信息孤岛。为了打破信息壁垒，实现信息的集中共享，上一代解决方案是采用分布式数据库技术，即靠数据库同步复制或其它系统集成技术来集中数据。这在过去的网络和软件技术条件下是解决问题的可用方法，但是对用户来说这种方法性价比很差，尤其是对于规模越来越大的企业，采用这种技术实现的信息系统很难支持企业的不断发展甚至成为企业成长的桎梏。
分布式数据库技术对于规模化企业的应用存在一些“先天性缺陷”。首先，不能适应企业系统的不断升级。一旦哪个系统升级，其相应的接口往往就得改变，带来很多麻烦，几乎每个系统都会面临升级的问题；其次，数据不一致。同一个数据在不同的系统出现多次，可能导致不同的结果，进而造成不同部门互相扯皮，弄不清楚哪个系统的结果是对的；第三，维护成本高。每个系统每个程序都需要一组专门的人才去维护；投入大。随着应用规模的扩大，新系统建设投入很大，每个分支机构都要建机房、买服务器和软件。基于数据安全、数据管理，信息化行业发展的趋势与规律，并充分考虑知识管理实践的特性，结合针对本项目我们所提供的知识管理软件系统技术性能与架构，我们建议本项目系统管理模式采取：“数据集中，管理分层”模式，详见下图：
整体架构分为三大组成部分，分为应用服务器组，数据库服务器组，文件服务器组，每组2台服务器。服务器N，代表未来可扩充服务器组。
应用服务器承载应用和业务逻辑，通过连接池调用数据库提供的数据内容，通过NFS机制调用知识库的附件（文件类型）。
用户通过负载均衡机制访问应用服务器，负载均衡机制对用户的请求进行分发。其中，服务器可以根据用户的异地容灾需要进行分地部署。
随着互联网相关技术、计算机集群技术、企业计算技术的迅猛发展，新一代实时大集中的企业计算架构技术已经成熟。这种架构的特点是整个系统中只有一个数据库，即中心数据库。分支机构都不需要设立服务器，只需配备供操作人员使用的、能上网的个人电脑。应用软件也全部安装部署在总部服务器集群上，用户端只需要一个浏览器，不需要安装任何应用软件。在通信方式上，所有分支机构均采用廉价的互联网宽带接入方式，中心服务器系统则采用宽带专线接入方式。借助于无所不在的互联网或专网，总部和分支机构可实现实时交换数据，终端的数据被实时收集到中心服务器，而总部下发的信息也立刻传到所有分支机构。
这种技术架构彻底消除了分布式数据库技术架构存在的问题，其突出优势主要包括：
首先，数据安全性得到了高度保证。如果数据分散保管，客户端所发生的火灾、盗抢、地震、病毒、黑客等都成了可怕的数据杀手。而集中存放在总部的数据库服务器，客户端不保存任何业务数据和数据库连接信息，上述安全问题可以集中统一进行防范，安全保护系统的成本和复杂度都会大大降低，可靠性则大大提高。
其次，数据大集中使数据的一致性得到了保证。数据库之间的复制过程被完全消除了，总部服务器的数据随时都是完整的、准确的、与分支机构一致的；客户端发生的每一笔业务单据都立刻、直接进入到中央数据库，避免了部门之间扯皮及数据延迟等问题。
第三，数据实时性和溯源性得到了保证。由于是实时的数据，因此为快速决策提供了保证，而由于数据是集中存放的，因此集团总部可以直接追溯到各级分支机构（分公司、门店）的原始业务单据，做到了追本溯源。
第四，成倍降低了企业IT投入成本。无论企业业务规模怎么增加，这种软件系统都会随之延伸，但所需的投入很小。因为任何分支机构都不需要建机房，不需要买服务器和复杂的网络设备，只需开通互联网接入就具备了使用系统的条件，而互联网现在已经是无处不在了。分支机构无需机房和服务器，能源消耗减少一大块；应用部门无需配备专业技术人员，只需要为总部中心系统配备少数专业人员，大大降低了人力成本。
第五，系统推广、维护和升级快捷方便。总部系统只要部署好以后，随时就可以大规模地推广应用。所有维护工作都在总部进行，系统修改和升级只需在总部服务器上进行更新，更新的结果立刻就在所有相关分支机构生效，所以软件的一致性得到彻底保证。同时，升级系统不需要人员到处出差去安装软件，可节约大量时间和费用。
数据集中管理模式的风险和预防：
当然，数据集中管理的优势在知识管理应用上非常明显，但是我们也必须充分考虑数据集中的风险。
数据集中灾难风险。数据集中的知识库在没有安全灾备措施的保护下，一旦发生灾难性的数据损失，将难以收拾，数据恢复难度大，波及面广。
通讯压力风险。网络通讯质量如无法满足网络终端实时请求，就会存在由于通讯阻塞造成大量知识访问失败的风险。
遭受攻击与入侵风险。一个数据中心可能成为网络入侵攻击的目标与对象等，一旦无法防止此类攻击，会导致数据中心运行的全部和部分瘫痪。
通过以上对数据集中风险考虑，在知识管理项目上需要设计为系统高可靠性架构，实现数据备份、数据安全措施。
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