最近，中國建設銀行資訊化程序不斷提速，作為資訊化建設核心部分的資料集中工程(下稱「dcc工程」)即將進入收尾階段。建行全行dcc工程有望在9月底全面完成，屆時38家一級分行將實現金融資訊與資料共享。
資料集中的三大潛在優勢
首先，資料大集中可以提高銀行的整體運營效率並降低管理成本。伴隨著金融改革以及上市的浪潮，中國銀行業更加關注對內外部資源的整合與管理。而資料大集中無疑在這方面會被寄予厚望。大集中可以整合資訊、精簡冗餘、減少重複建設，從而可以有效地節省人力資源和裝置投入之外。
其次，資料大集中實現了銀行對業務的集中監控，加強總行對各個分行經營風險的防範。例如，工行總行原先很難對分支機構的不良貸款進行有效的監控，因為總行看不到分支機構究竟發生了什麼業務，以及這些業務在審核過程中究竟出現了哪些問題。而實現資料大集中之後，工行可以做到預先控制，哪些可以做，哪些事不能做，哪些是分支機構必須上報的，在管理層面將會更加集中。
第三，也是最重要的一點，資料大集中還為金融產品的創新和發展奠定了良好基礎。乙個明顯的例子就是網上銀行的發展。通過統一管理客戶資訊和賬戶資料，深入分析客戶，迅速創新業務，不僅能更好的留住現有客戶，還能實現使用者規模的增加和交易數額的增長。
資料集中的三大潛在危機
首先，隨著系統的集中度增加，銀行與客戶之間的距離卻越來越遠，在資料大集中的過程中，銀行通常從自身的角度出發，期間的不確定性、對客戶的忽略，甚至客戶資料的流失，都會導致客戶在不斷地流失。以丟掉優質客戶為代價來實現資料大集中，這是決策者意想不到的結果。
其次，資料的高度集中，導致銀行管理的集權化與官僚化，對客戶與市場需求的反應越來越慢。資料與應用都在總行，總行不可能為各分行做個性化服務，分行沒有能力也沒有機會做個性化服務。解決不了差異化問題，就不可能為客戶提供差異化服務。資料集中後，各分行的需要對資料進行採集和分析，必須先通過總行，總行也不可能根據各地的不同需要給出資料。
第三，儘管實現了資料集中，但不管是已經完成資料集中的銀行，還是正在進行資料集中的銀行，一些系統還是分散的，沒有做到完全的集中。這樣同一客戶在同一銀行就有不同的資訊表現，沒有乙個系統能夠提供全面真實的客戶資料，導致銀行服務能力與服務質量無法滿足客戶需求，更別提個性化的服務與產品創新了。
soa：為集中的資料插上理性的翅膀
一些銀行業界人士表示，資料大集中只是手段而非目的，其本身並不能解決銀行的業務和管理問題，只是從it架構上提供了乙個可操作的強大平台，因此大集中並不是銀行資訊化的終點。那麼，如何揚長避短，發揮資料集中的最大收益呢？何處是盡頭，路又在何方呢？
一些專家已經提出，在銀行業資訊化的過程中，應當提早採用服務導向型架構（soa）。它重複利用企業的現有資源，包括開發員工，技術，軟體，硬體，語言，平台，資料庫和系統。根據研究報告，適當使用soa 能減少成本，增益資源效率使用40%，同時可減輕達10 倍的維護工作量,減少潛在風險，管理和監視費用。
更加重要的一點是，soa令業務模型和資訊科技架構有更大的靈活性，重建乙個有「客戶響應能力」的企業，以面對日益快速變化的環境。而這正是中國銀行業資訊化道路上的重要一步。
gartner 預計到2008 年，soa 將成為占有絕對優勢的軟體工程實踐方法，中國的銀行業的資訊化要有理性、有高視點，在資料集中的同時，應該在理解和應用soa 開發技能方面進行投資。讓soa為集中的資料插上理性的翅膀。
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