数据血缘工具改进风险管理，推动合规

挑战

瑞银需要遵守为加强风险数据系统而制定的法规
汇总和内部风险报告，这是在 2007 年全球金融危机后实施的。具体而言，瑞银寻求遵守巴塞尔银行监管委员会发布的第 239 号标准 (BCBS 239)。

根据这项规定，银行需要提供流入其风险报告的数据流的透明度。这需要广泛的数据治理和详细的数据血缘。

数据血缘是风险管理的重要组成部分。数据血缘涉及追踪信息的整个生命周期——其来源、演变和在组织中的移动。
借助于数据血缘，组织可以追踪信息在企业中的流动，
监控其质量，发现错误并追溯到源头，最大限度地减少损失并减少
数据重复。

瑞银构建了一个名为集团数据字典 (GDD) 的应用程序，作为其数据血缘和数据
治理工具。

第一个版本构建在 Oracle 上，但瑞银很快发现了使用关系型数据库系统 (RDBMS)
方法的局限性，这种方法依赖于 JOIN 来连接跨表的数据。瑞银决定需要一个
更适合创建实时数据血缘可视化和导出血缘
信息以便通过 Excel 进行临时分析的更好解决方案。

数据血缘是一个最适合使用关联数据解决的问题。

“数据血缘是一系列高度关联的数据，更自然地存储在图
数据库中，”瑞银高级软件工程师兼技术负责人 Sidharth Goyal 解释道。

Neo4j 相对于关系数据库提供了几个优势，包括使用 Neo4j 的 Cypher 查询语言进行查询。

“Cypher 使我们能够更轻松地遍历关联数据，尤其是与 PL/SQL 相比，PL/SQL 依赖于跨多个表的 JOIN 来生成关系数据库格式的血缘，然后添加一个处理层将其格式化为对象并进行可视化。Cypher 和 Neo4j 更自然地适用于我们正在尝试的工作，”Goyal 说道。

新的数据血缘和数据治理工具需要与
遗留系统平滑集成。所有瑞银的工作流程和审计功能都保留在 Oracle 上，因此
同步至关重要。

瑞银将 Neo4j 与 Oracle 系统同步，首先进行初始数据加载，然后
执行增量同步，其中从 Oracle 表中读取事务并
实时写入 Neo4j。

瑞银使用 Neo4j 评估数据血缘并将结果呈现在 GraphJSON 中。这些信息流入 D3.js 可视化工具，将数据渲染为血缘图。

拥有所有元数据使得报告变得容易。数据可用于临时报告，
当出现特定问题时，整个血缘可以导出到 Excel。