数据治理金融行业解决方案

发布时间:2019.08.26来源:知乎浏览量:234次标签:数据治理

我国银行数据现状
1、缺乏数据梳理,造成行领导看到的数据相互冲突和矛盾
2、业务职能不清晰或相互重叠,观察数据视角不尽相同,缺少数据标准与业务统一定义,语轨不一致
3、IT架构中中都是以部门级应用为主(如计财、资金计划部等),缺乏从大的管理职能(财务、风险、运营等)综4、合方面的数据整合、数据标准和统一业务定义
5、由于业务系统输入的随意性,导致部分关键业务数据质量较差

由于全行的数据散落在各个业务系统中,没有进行有效整合,形成竖井式架构,造成多个信息孤岛,整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。无法支撑未来共享性应用。

业务表现
信息孤岛
数据冗余
共享性差
历史数据缺失
问题
数据分散,难以管理
没有一个稳定的,抗源变化的数据层

数据治理

缺少统一的数据标准
业务表现
各系统存在冗余数据
各系统存在业务含义一致,名称定义不一致的属性
各系统存在含义不一致,名称定义一致的情况
业务代码定义混乱
问题
重复投入
数据不一致、不准确
难以利用和管理
各系统数据难以共享

数据治理目标
1、数据标准规划化--规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施,包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。
2、数据关系脉络化--实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析
3、数据质量度量化--全方位管理数据平台的数据质量,实现可定义的数据质量检核和维度分析,以及问题跟踪。
4、数据服务电子化--为数据平台提供面向业务用户的服务沟通渠道。

数据治理方法论
数据治理

数据治理成熟度评估模型

数据治理
银行数据治理如何实施

数据治理领域包括但不限于数据标准、数据质量、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期、数据安全等内容。数据治理领域是随着银行业务发展变化的,领域之间的关系也需要不断深入挖掘和分析,最终将形成一个互相协同与验证的领域网,全方位地提升数据治理成效。

数据治理解决方案

睿治数据治理平台是我公司完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品,九大核心模块:元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等,以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。

数据治理

睿治始终站在国内顶尖梯队,广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势:
1、数据质量自动探查,内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法;
2、数据关系智能构建,基于存储过程、sql、数据库定义,自动理解数据之间的关系;
3、资产目录主动感知,活化更新等先进技术,确保成为当之无愧的领头羊。 

睿治具备难以超越的核心竞争力:

1、睿治各模块高度融合,各功能可互相调用,全程可视化操作,打通数据治理各环节;
2、先进的产品设计理念,充分依照国际规范、标准,具有国内先进水平;
3、丰富的项目实践经验,深耕大数据领域十多年,着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线;
4、专业的服务保障团队,遍布全国,及时响应。 

睿治平台致力于打造“平台化、可视化、智能化”数据治理解决方案。
1、架构统一,基于全新Spring Boot+EUI开发,微服务架构,延展性强;
2、全界面操作,“零”表达式治理,实现治理全过程可视化,全角色可视化;
3、内置智能算法,多场景自动化、智能化治理。 

睿治的通用扩展性之高,广受好评。平台基于各行业数据共性,采用成熟模块化设计理念,实现各模块功能各行业应用场景普遍适用;平台功能全面,灵活组装,可对数据从创建到消亡全过程监控和治理;平台提供丰富的服务接口,内置脚本支持,全面满足集成、扩展需要。  
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 数据交换平台的功能结构设计与实现

    数据交换平台的功能结构设计与实现

    数据交换平台是数据中心与其它应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的枢纽站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按……查看详情

    发布时间:2020.08.06来源:知乎浏览量:383次

  • 数据治理和数据管理不可互换

    数据治理和数据管理不可互换

    从什么时候开始数据管理和数据治理可以互换? 这个问题让我感到困惑和沮丧。追求数据管理供应商与业务利益相关者建立联系,因为业务部门在决策……查看详情

    发布时间:2018.11.20来源:Michele Goetz浏览量:184次

  • 面对如今的数据挑战企业如何有效地进行数据治理

    面对如今的数据挑战企业如何有效地进行数据治理

    数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合,数据治理是识别、管理和解决几种不同类型数据相关问题的手段,包括数据质量问题、数据命名和……查看详情

    发布时间:2019.08.29来源:知乎浏览量:227次

  • 为什么数据标准这么重要,三个小招教你实现

    为什么数据标准这么重要,三个小招教你实现

    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单……查看详情

    发布时间:2020.07.17来源:CSDN浏览量:143次

  • 元数据管理101:什么,为什么以及如何

    元数据管理101:什么,为什么以及如何

    元数据管理已逐渐成为成功的数字化计划战略的最重要实践之一。随着大数据和云等分布式体系结构的兴起,可以创建孤立的系统和数据,元数据管理对于……查看详情

    发布时间:2018.12.19来源:数据治理浏览量:165次

  • 数据治理:让数据质量更好

    数据治理:让数据质量更好

    大数据时代数据产生的价值越来越大,基于数据的相关技术、应用形式也在快速发展,开发基于数据的新型应用已经成为高校信息化建设的一个重点领域。……查看详情

    发布时间:2019.02.12来源:亿信华辰浏览量:290次

  • 从数据中台到AI中台

    从数据中台到AI中台

    企业对数据的利用有三个阶段:响应运营,响应业务,创造业务。数据中台解决的是响应业务的问题,第三阶段“创造业务”,则需要AI中台。1、数据……查看详情

    发布时间:2019.03.14来源:亿信华辰浏览量:160次

  • 深圳运用大数据治理城市经验被点赞

    深圳运用大数据治理城市经验被点赞

    央视《新闻联播》报道了深圳运用大数据提升城市治理现代化水平方面的新探索。报道指出,随着“数字政府”建设的不断推进,深圳的政务创新也渐入佳……查看详情

    发布时间:2018.09.25来源:深视新闻浏览量:150次

  • 7点数据治理实践方法

    7点数据治理实践方法

    Gartner定义了七项良好的数据治理运作的原则,通过遵循这些最佳实践准则并提出以下问题,您可以为成功的数据治理策略做好准备。……查看详情

    发布时间:2021.06.23来源:亿信数据治理知识库浏览量:186次

  • 为什么您的主数据管理需要数据治理

    为什么您的主数据管理需要数据治理

    近年来,各组织越来越意识到他们的数据及其在最关键业务功能的成功或失败中所起的作用。这种思维方式的转变以及云技术的发展已经形成了技术预算变……查看详情

    发布时间:2018.12.25来源:数据治理浏览量:174次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议