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：279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。
数据治理

（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

睿治智能数据治理平台

数据采集

数据集成管理

数据交换管理

数据存储

实时计算存储

数据管理

元数据管理

数据标准管理

数据质量管理

主数据管理

数据服务

数据资产管理

大数据治理方案

大数据资产管理方案

主数据管理方案

数据标准化及质量管控方案

数据资产盘点方案

指标体系建设方案

数据仓库及商业智能方案

仓湖一体化数据中心建设方案