本企业架构蓝图规划方案涵盖了科技架构、应用架构、数据架构、集成架构、设施与网络、系统安全性、运维与服务以及持续优化等方面。通过全面规划和实施该方案，将为企业构建一个高效、稳定、安全的信息系统，为企业的数字化转型和持续发展提供有力支持。

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企业架构是业务与IT的桥梁，通过架构规划，铸造业务落地的信息化骨架，指导未来系统有序建设。

1，企业架构（EA）是一个系统过程，它表达了企业的关键业务、信息、应用和技术战略以及它们对业务功能和流程的影响。关于信息技术怎样以及应该如何在企业内实施，EA提供一个一致、整体的视角，以使它与业务和市场战略一致。

2，根据企业的需要选取适当的架构规划内容和项目。

1、企业化

•实现数据集中存储，针对每个法人提供完整的、一致的信息视图

•构建企业级的应用系统，提升以法人联社为单位的营运能力

•实现法人机构内的客户信息统一视图和本外币一本账的会计核算体系

2、专业化

•满足法人行在营销、定价、风控和核算等方面的个性化需求

•可以对各地市、法人行放权，支持多层级和扁平化的机构设置，在不同的层次给予不同的权限

•满足精细化管理和数据报送的要求

•信息根据法人进行拆分，同时实现法人间信息的屏蔽和分享

3、平台化

•打通系统间壁垒，提供跨渠道、跨机构的一致性服务能力

•在不同法人机构之间提供产品服务可复制能力

•提供统一的技术标准和组件，避免各法人机构独立分散开发系统

•在统一平台上提供各级法人机构灵活的研发拓展能力

4、标准化

•构建全省统一的技术标准和规范，满足未来不同应用之间互联互通的需要

•提供标准化的代码模板，满足法人机构个性化开发的需要

•建立统一的准入机制和标准接口，满足外部查询和服务的请求

应用架构旨在满足企业各项业务需求，提供灵活、可扩展的应用系统。我们将根据业务流程和功能需求，设计分层、模块化的应用架构，确保系统的易用性、稳定性和可维护性。同时，我们将采用微服务架构和容器化技术，提高应用的开发效率和响应速度。

1、应用架构设计框架

I.结合我社实际按照IBM分层设计原则确定我社应用层；在不同的应用层上按照业务功能组合划分应用域；定义应用平台或关键应用系统以支撑应用域的能力建设。

II.明确不同应用层需要建设的主要应用平台；明确不同应用平台的业务能力、功能定位；说明现有系统在未来蓝图中的定位。

III.选取现状分析中的关键问题场景进行分析；明确未来架构蓝图对问题场景的规划；通过场景验证来明确架构蓝图对相关场景的支撑能力。

2、应用架构设计原则

1、以客户为中心

§整合现有客户信息，提供统一客户视图和一致的客户信息；

§实施客户细分，针对不同客户群体，提供差异化的产品和服务；

§建立客户分析模型，针对不同客户，实施不同的营销和销售策略；

§实现针对客户服务的管理，建立客户服务跟踪档案，确保客户服务质量。

2、适度前瞻性

§业务上需要充分考虑未来业务发展的方向和要求，例如电商平台，互联网金融等，保证应用架构对银行战略的支持能力；

§技术上可以采用相对成熟、主流的框架和技术，例如云计算、大数据等，确保未来信息化建设的的先进性和可扩展性。

3、分层设计原则

§应用架构是企业业务战略和业务流程的信息化视图，应用架构的设计遵循业务流程的“前中后”分层原则和业务功能的“分域”原则；

§应用架构同时需要考虑到企业内部管理、IT集成和外部交互之间的关系。

4、应用平台化原则

§对于行内的应用，要依据其技术和业务特征进行分类和整合，对于特征相似、可复用、可共享的部分，构建统一的平台来进行有效管理和协作；

§平台化需要遵循企业级信息架构规范，充分利用主流成熟的技术，构建标准化、流程化、高度集成的组件和服务。

5、“高内聚，松耦合” 的架构设计原则

§基于业务架构实现业务应用的组件化，控制功能的冗余设计，支持业务灵活性和可扩展性；

§对于公用的业务流程和业务操作，进行有效封装，设计可重用的技术组件。

数据架构是企业数据管理和利用的核心。我们将建立统一的数据标准和管理规范，确保数据的准确性、一致性和安全性。通过构建数据仓库和数据湖，实现数据的集中存储和高效处理。同时，利用大数据分析和人工智能技术，挖掘数据价值，为企业决策提供支持。

I.基于业务架构分析定义数据架构，数据模型的设计是自顶向下分析为主。数据分布设计中，明确数据实体在业务和应用功能上的分布情况；

II.数据架构为应用架构的应用集成提供数据支持，数据流转分析出数据在应用功能间的流转情况，数据分布还需明确数据实体在应用功能上的分布情况；

III.数据架构的数据流转设计为技术架构中系统集成设计提供数据 ，概念、逻辑数据模型是物理数据模型设计的主要依据；

IV.企业架构管控是一套管理企业架构的机制，它服从企业整体的管理要求，专注于对企业架构的设计、建设的长效管理。

1、数据架构框架

2、数据架构设计原则

1）、数据共享原则

数据必须在我社范围内得到共享，用户拥有访问其职责范围内所需数据的权利。

2）、数据业务认责原则

对我社范围内的重要业务数据进行分类，并明确各类数据的业务负责部门，明确数据属主，明确业务部门和数据管理人员的职责。

3）、数据定义标准遵循原则

每个数据项必须拥有一个一致的、标准的、易理解的业务定义，能够告知用户数据的意义以及如何使用数据。

4）、可信数据源原则

关键数据项的创建必须遵守单点创建的要求，包括外部采集和内部加工形成的数据项；同时数据要从唯一的、可信的和许可的采集点采集。

5）、数据质量保证原则

数据质量包括完整性、准确性和时效性，数据质量要求应明确定义，应在数据的生产、供应、消费环节实施数据质量保证，并持续地对数据质量指标进行检测，对数据质量问题进行修复。

6）、数据可用性原则

数据的共享都基于业务需求，数据存储及数据服务的非功能需求能够提供连续可用性,同时对数据进行全生命周期管理。

7）、保证数据安全原则

数据在采集、交换和应用过程中，必须采取必要的管理和技术手段确保数据安全。

集成架构旨在实现企业内部各系统之间的互联互通，提高信息的共享和利用效率。我们将采用统一的服务总线和技术标准，实现应用系统之间的数据交换和业务流程协同。同时，我们将考虑与外部系统的集成需求，如供应链、客户关系等，确保企业与外部环境的顺畅交互。

I.在明确各系统的架构定位和功能切分的基础上，制定系统群的集成架构，明确系统之间的集成关系。

II.规划目标集成平台，用于实现系统之间的集成和交互。

III.在分析接口现状基础，并结合同业先进实践，形成集成接口统一规范，指导各应用系统规划过程中的接口交互设计。

1、集成架构

2、设计原则

1）统一设计原则

从全局出发，从长远的角度考虑，统筹规划和统一设计集成架构。

2）高可靠性原则

采用高可用性体系，尽量满足对多个实例同时运行，以保证系统的高可靠性与可伸缩性，确保在故障发生时的影响面/影响程度的可控和隔离。

3）先进性原则

采用具有国际先进水平的产品和集成技术,以保证具有较长的生命力和扩展能力。保证先进性的同时还要保证技术的稳定、安全性。

4）标准化原则

遵循一系列的国际标准，提供开放的标准服务接口，保证系统具有较长的生命力，满足将来系统发展的要求。

5）可扩展性原则

考虑业务发展的需要，降低各功能模块耦合度，并充分考虑兼容性。

6）适用性原则

保护已有资源，急用先行，在满足应用需求的前提下，尽量降低建设成本。

7）成熟性原则

选择成熟的产品和规范，以及已经成为标准的、被大量实践所采用的技术。

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