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:101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
  • 数据管理自动化框架的五个好处

    数据管理自动化框架的五个好处

    组织负责管理比以往任何时候都多的数据,使一个强大的自动化框架成为必要。但是自动化框架到底是什么,它又有什么关系呢?……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:亿信华辰浏览量:99次

  • 数据治理的应用指南——亿信华辰

    数据治理的应用指南——亿信华辰

    数据治理(有时也称为IT治理)是存储管理的关键部分。显然,IT治理总体上与数据治理密切相关:IT是任何数据治理项目的组成部分。……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:亿信华辰浏览量:84次

  • 通过数据治理策略推动业务转型

    通过数据治理策略推动业务转型

    围绕数据制定战略是成功实现数字化转型的关键。除了流行语 - 组织需要了解他们试图通过数字化转型实现什么,以及它如何在行业和竞争优势中发挥……查看详情

    发布时间:2019.02.27来源:亿信华辰浏览量:67次

  • 数据治理的发展历程

    数据治理的发展历程

    数据治理技术的发展使得其中最好的技术为组织的数据景观提供了完全的透明性,并为业务用户在搜索、访问和应用数据时提供了一种方便快捷的体验。……查看详情

    发布时间:2018.11.19来源:艾米丽华盛顿浏览量:85次

  • 数据不是石油,占得多未必有用

    数据不是石油,占得多未必有用

    如果您从事数据科学或相关领域的工作,您可能之前听过这个说法:数据是新的石油资源。……查看详情

    发布时间:2019.02.14来源:亿信华辰浏览量:69次

  • 关于数据标准认识的几个误区

    关于数据标准认识的几个误区

    数据标准这个词,最早是在金融行业,特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的重要基础性内容。但是对于数据标准,不……查看详情

    发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:80次

  • 数据湖架构 - 最佳实践指南

    数据湖架构 - 最佳实践指南

    实施正确的数据湖架构对于将数据转化为价值至关重要。无论您的数据湖中有多少数据,如果您缺乏有效管理数据、跟踪数据并确保其安全的架构特性,那……查看详情

    发布时间:2021.06.18来源:亿信数据治理知识库浏览量:85次

  • 数据治理的全过程

    数据治理的全过程

    数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据……查看详情

    发布时间:2019.08.07来源:CSDN浏览量:65次

  • 快速构建集团数据中心!亿利集团这样打通分子公司数据

    快速构建集团数据中心!亿利集团这样打通分子公司数据

    亿利集团利用亿信华辰的数据采集平台i@Report+数据分析展现平台亿信BI(原BI@Report),搭建一站式数据应用平台,平台集数据……查看详情

    发布时间:2019.05.14来源:亿信华辰浏览量:74次

  • 颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    说到大数据应用所带来的颠覆性变革,没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销,从风险管控到运营优化,几乎所有的业务环节都与大数……查看详情

    发布时间:2018.10.10来源:it168浏览量:77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