(2)計算業務系統數據管理驅動力

1)預測系統數據生命周期。根據數據生命周期管理模型，預測分析相關業務系統數據訪問頻率、遷移情況，確定數據在線度y。

2)確定業務活動類別。商業銀行業務系統按照業務類別、響應時間要求、重要程度，可以將數據分為不同類別。例如，某商業銀行按照應用分層分組的原則對數據進行分類，其中的度量是指業務因子s，取行業經驗值，如對于核心系統，其度量值取最大值1，而辦公系統的度量值相對較小，可以取值為0.1或0.2，見表8-1。

3)確定業務系統數據價值。不同業務系統包含的數據種類各不相同，并且具有不同的

價值和安全性需求。例如，某商業銀行根據主題和功能特點對數據進行二維分類，見表

8-2。業務數據的價值因子”按照最高類別確定，取行業經驗值。

4)分析制度管理需求。根據行業規范（不同業務對數據保存期限要求不同）確定存儲及備份要求，有些重要數據即使已處于歸檔狀態，也需較高的資源配置來確保可用性，如采用在線歸檔。

5)確定數據管理驅動力。根據模型分析，確定數據管理驅動力DMDF為f(s，穢，r，y)。例如，商業銀行核心系統有較高的時效性和業務連續性要求，客戶賬戶數據屬于敏感信息，除銷戶外，數據在線度為1，該系統具有最高的數據管理驅動力，值為l。此外，核心系統中包括了不同的數據類別，應分別計算各分類數據管理驅動力，為精細化數據管理提供依據，如交易明細數據，隨著時間增加，該類歷史數據訪問頻率降低，業務響應時間要求較低，可參照分類數據管理驅動力從系統中分離出來進行分表或分庫處理。