3. 数据映射核心概念

在监管报送场景中，数据映射是连接“业务事实”与“监管口径”的桥梁。它决定了源系统里的一笔交易、一个客户属性，最终如何变成监管报表中的某个单元格。如果映射关系模糊或缺失，血缘追踪就无从谈起，报表数据也无法自证其来源。本节围绕数据映射的定义、类型、规则、文档与管理五个核心概念展开，为后续的映射设计与血缘落地打下基础。

一、数据映射的定义与本质

数据映射（Data Mapping）是指建立源数据项与目标数据项之间对应关系的过程。在监管报表语境下，它具体描述为：从源系统的物理字段出发，经过清洗、转换、聚合、口径调整等处理，最终落到监管报表某一指标项上的完整对应规则。

数据映射的本质包含三个层次：结构对应（字段与字段的对应）、语义对应（业务含义与监管定义的对应）、计算对应（加工逻辑与口径公式的对应）。只有三层同时明确，映射才算完整。例如“贷款五级分类”在源系统中可能是代码值，在监管报表中需要展开为正常、关注、次级、可疑、损失五类余额，这既是结构映射，也是语义和计算映射。

二、映射的三种类型

根据映射对象的粒度不同，监管报表数据映射通常分为字段级、表级和系统级三类。三者层层递进，共同构成完整的映射体系。

• 字段级映射：最细粒度，描述单个源字段到单个目标字段或指标的对应关系，包含数据类型转换、代码值转换、计算公式等。它是血缘追踪的最小单元。
• 表级映射：描述一张源表到一张目标表（或报表分区）的整体对应关系，通常由多个字段级映射组成，并附加过滤条件、关联关系和时间口径。
• 系统级映射：描述源系统与目标报送系统之间的整体数据流向，包括接口、批量任务、报送频率和责任边界，是跨系统血缘的顶层视图。

三类映射的关系可以用下面的结构图直观理解：系统级确定“从哪来到哪去”，表级确定“哪张表喂哪张表”，字段级确定“哪个字段变成哪个指标”。

三、映射规则：从对应关系到可执行逻辑

映射规则是数据映射的核心内容，它把“对应关系”变成“可执行逻辑”。一条完整的映射规则通常包含以下要素：

1. 源对象：源系统、源表、源字段，必要时包含过滤条件。
2. 目标对象：目标报表、目标表、目标指标项。
3. 转换逻辑：直接赋值、类型转换、代码值映射、公式计算、聚合汇总、多表关联等。
4. 口径说明：业务含义、统计范围、时间口径、币种和单位。
5. 异常处理：空值、脏数据、映射失败时的默认策略。

下面是一段典型的字段级映射规则配置示例，采用类 YAML 结构表达，便于后续工具解析和血缘采集：

mapping_id: MAP_LOAN_BAL_001
source:
  system: CORE_BANKING
  table: T_LOAN_ACCOUNT
  field: LOAN_BALANCE
  filter: "STATUS = 'A' AND DATA_DT = ${biz_date}"
target:
  report: 1104_G01
  item: 各项贷款余额
  table: RPT_G01_LOAN
transform:
  type: DIRECT
  formula: "SUM(LOAN_BALANCE)"
  unit: 万元
  precision: 2
exception:
  null_policy: ZERO
  fail_policy: WARN

映射规则的质量直接决定血缘追踪的精度。规则越明确，血缘链路越清晰；规则含糊，血缘就只能停留在表级，无法定位到字段。

四、映射文档与映射管理

映射文档是映射规则的载体，也是监管检查、系统改造和人员交接的重要依据。一份合格的映射文档至少应包含：映射编号、源系统与源字段、目标报表与指标、转换逻辑、口径说明、责任人、版本号和生效日期。

映射管理则是对映射关系全生命周期的治理，包括建立、评审、发布、变更、废止和审计。在监管报送中，映射变更往往意味着口径变化，必须走变更流程并同步更新血缘关系。下表给出映射文档的核心字段清单：

五、常见误区与复盘