立即扫码
享受一对一服务
如何做好银行金融大数据治理平台建设
发布时间：2019.10.15来源：知乎浏览量：142次标签：数据治理
大数据、云计算、互联网等技术，将人类带入了一个以PB为单位的大规模生产、分享和应用数据的新时代。当治理的对象发生变化时，治理体系也应进行改进以适应大数据的发展变化。
（1）完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力
大数据时代，银行数据除了从传统的客户、协议、账户等结构化数据外，已经逐步扩展到非结构化数据的存储管理及应用，因此需从数据标准、数据模型、元数据、数据质量、数据生命周期等方面依据非结构化数据的特点，补充相关治理管控标准，并通过相应的管控系统实现控制，确保非结构化数据得到有效的管控和应用。
（2）利用大数据技术提升数据集成及共享能力
海量数据给银行数据治理带来挑战，但也是一种机遇，利用大数据技术，可使数据治理的方法和手段更加丰富，数据价值可以获得更大的发挥。
一方面，采用分布式计算等大数据技术，构建开放、高效、异构、弹性的大数据平台，实现“全渠道、全客户、全产品”信息的综合分析与快速共享，提升客户拓展、风险管控和创新营销能力。
另一方面，利用大数据技术，重点完善补充银行业务以外的其它基础信息（如行外政府部门、第三方合作机构等各类有价值的数据），并按照统一的客户标准进行客户信息整合，形成更加完善的客户视图；通过大数据技术实现“数据地图”等可视化服务，提升数据资产易用性；通过元数据的统一管理和分析，提供信息检索、指标灵活定制等数据服务，提升数据资产的一致性和可用性。
亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：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，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。
（1）完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力
大数据时代，银行数据除了从传统的客户、协议、账户等结构化数据外，已经逐步扩展到非结构化数据的存储管理及应用，因此需从数据标准、数据模型、元数据、数据质量、数据生命周期等方面依据非结构化数据的特点，补充相关治理管控标准，并通过相应的管控系统实现控制，确保非结构化数据得到有效的管控和应用。
（2）利用大数据技术提升数据集成及共享能力
海量数据给银行数据治理带来挑战，但也是一种机遇，利用大数据技术，可使数据治理的方法和手段更加丰富，数据价值可以获得更大的发挥。
一方面，采用分布式计算等大数据技术，构建开放、高效、异构、弹性的大数据平台，实现“全渠道、全客户、全产品”信息的综合分析与快速共享，提升客户拓展、风险管控和创新营销能力。
另一方面，利用大数据技术，重点完善补充银行业务以外的其它基础信息（如行外政府部门、第三方合作机构等各类有价值的数据），并按照统一的客户标准进行客户信息整合，形成更加完善的客户视图；通过大数据技术实现“数据地图”等可视化服务，提升数据资产易用性；通过元数据的统一管理和分析，提供信息检索、指标灵活定制等数据服务，提升数据资产的一致性和可用性。
亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：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，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。
（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
-
盘点数据治理的6个价值
随着大数据的发展，各行各业都面临越来越庞大且复杂的数据，这些数据如果不能有效管理起来，不但不能成为企业的资产，反而可能成为拖累企业的“……查看详情发布时间：2022.06.15来源：互联网浏览量：198次
-
-
以数据中台为切入点，场景/应用驱动源头数据治理
数据中台通常是应用驱动构建，所处理的数据是业务关心和使用的数据。在数据中台开发与运营服务的过程中，面临很多源头数据的问题，比如不同系统的……查看详情发布时间：2020.04.01来源：知乎浏览量：81次
-
国内成熟的数据治理解决方案提供商
如今，数据已成为企业的货币，但管理数据不当可能会很快失去控制。麻省理工学院最近的一项研究发现，对于一些企业来说，大数据正在变成糟糕的数据……查看详情发布时间：2019.11.25来源：CSDN浏览量：98次
-
谈大数据时代下的数据治理
2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划……查看详情发布时间：2019.01.03来源：亿信华辰浏览量：65次
-
企业大数据体系构建，从这4层逐步递进递进
关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。关于企业的大数据体系构建，可……查看详情发布时间：2019.05.20来源：数据分析网浏览量：91次
-
从主数据到数据资产，数据资产管理到底应该怎么做？
主数据和数据资产管理的定义我们已经说烂了，今天就从主数据出发，来说说怎么进行数据资产管理。主数据的问题80%是管理问题很多企业的信息部门……查看详情发布时间：2020.08.19来源：CDDN浏览量：77次
-
使用知识图技术实现数据治理2.0
当您使用Google，从Netflix挑选电影，与Siri或Alexa交谈，或在Facebook上寻找您的侄子时，您将从知识图谱技术中受……查看详情发布时间：2019.02.21来源：亿信华辰浏览量：93次
-
最终有人把数据治理的元数据、主数据等概念讲明白了
数据治理就是以服务组织战略目标为基本原则，通过组织成员的协同努力，流程制度的制定，以及数据资产的梳理、采集清洗、结构化存储、可视化管理和……查看详情发布时间：2022.06.24来源：小亿浏览量：159次
-
数据质量对数据治理的重要性！
人常说“失之毫厘，差之千里”，在数据来源多样化的情况下，数据的可靠性和实用性，直接影响到统计分析是否得到正确的结论，所以说数据的质量尤为……查看详情发布时间：2019.11.01来源：知乎浏览量：58次
相关主题