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：314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
-
强大的数据治理是机器学习成功的关键
人工智能和机器学习这两个术语通常被视为同一枚硬币的两面。尽管如此，虽然ML算法增强了AI功能，并使它们能够进行更多的尖端和智能计算，但还……查看详情发布时间：2019.01.17来源：数据治理浏览量：208次
-
2019年三种降低公司数据风险的方法
企业家是自然风险承担者，风险是发展业务的必要条件。但是，一些风险不在商业领袖的控制范围之内，因此必须考虑这些外部因素，以确保企业的整体寿……查看详情发布时间：2019.01.03来源：数据治理浏览量：161次
-
数据清理的终极指南——亿信华辰
我花了几个月的时间分析来自传感器、调查及日志等相关数据。无论我用多少图表，设计多么复杂的算法，结果总是会与预期不同。……查看详情发布时间：2019.03.20来源：数据清理浏览量：179次
-
-
数据治理过程中核心数据界定怎么破？
数据治理过程中，在我们费了九牛二虎之力盘点出企业当前数据资产的家当，形成了数据资产的清单后，同时也会列明这个业务域的核心数据实体，这就碰……查看详情发布时间：2019.08.08来源：CSDN浏览量：181次
-
数据治理项目的实现需要的核心要素之一
数据治理是长期、复杂的工程，每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、数据模……查看详情发布时间：2020.03.26来源：知乎浏览量：162次
-
-
数据科学岗位将在未来5年内重新洗牌，你准备好转型了吗？
计算器的工作曾经由人来做;网站管理员曾经是热门职业;中层管理人员也曾配备过秘书。技术的迭代变革了一批又一批职业，数据科学家也不会例外…………查看详情发布时间：2019.03.07来源：亿信华辰浏览量：186次
-
-
数据清洗与数据治理的3个不同点
数据清洗，是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，是数据治理工作中必不可少的一项关键任务，是数据治理的子集.……查看详情发布时间：2021.04.09来源：亿信数据治理研究院浏览量：1303次
相关主题