立即扫码
享受一对一服务
大数据时代下金融数据治理的问题
发布时间：2019.10.17来源：知乎浏览量：115次标签：数据治理
数据治理是一套完整的制度、指引和规范，用于统筹人员、流程以及技术等要素，使得商业银行能将数据作为企业的重要资产而有效利用，其核心内容是统一数据标准，其关键任务是提升数据质量，其服务目标是提供决策支持信息。在大数据时代下的金融数据治理除了面临在传统数据治理面临的数据标准统一、数据质量提升等问题外，面临更多的数据治理问题。
（1） 在数据标准方面，一方面，由于半结构化和非结构化数据的引入，银行企业级数据标准的统一面临更大挑战；
（2） 在元数据管理方面，由于非结构化数据类型和表现形式多样，其元数据管理办法很难统一，并且非结构化数据的内容不确定、不易获取（如影音、视频），非结构化的元数据提取和管理还是一个新领域。
（3） 在数据质量管理方面，其管理主要在于提升数据可用度，需通过对数据的清洗、映射、关联等机制，把繁杂的大数据变成能应对的、有效的“小数据”，构建干净、完备的数据集，从而提高数据质量。
（4） 在数据价值方面，非结构化数据由于格式和内容的多样性，直接用于分析产生的价值不大，需要将非结构化数据的相关元数据（或标签）、主要内容抽取出来，并以类似结构化数据存储后，才能发挥价值。
（1） 在数据标准方面，一方面，由于半结构化和非结构化数据的引入，银行企业级数据标准的统一面临更大挑战；
（2） 在元数据管理方面，由于非结构化数据类型和表现形式多样，其元数据管理办法很难统一，并且非结构化数据的内容不确定、不易获取（如影音、视频），非结构化的元数据提取和管理还是一个新领域。
（3） 在数据质量管理方面，其管理主要在于提升数据可用度，需通过对数据的清洗、映射、关联等机制，把繁杂的大数据变成能应对的、有效的“小数据”，构建干净、完备的数据集，从而提高数据质量。
（4） 在数据价值方面，非结构化数据由于格式和内容的多样性，直接用于分析产生的价值不大，需要将非结构化数据的相关元数据（或标签）、主要内容抽取出来，并以类似结构化数据存储后，才能发挥价值。
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
-
基于大数据的质量管理系统怎么选？
对于一个制造企业来说，生产是企业最大的动力，而生产质量也需要进行优化管理，一个好的质量管理会带给企业巨大的发展空间和利润价值。正因如此，……查看详情发布时间：2019.11.07来源：知乎浏览量：106次
-
-
-
-
通用数据治理平台的功能模块
随着互联网与大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到了各行各业。数据治理非常重要，已经逐渐成为了政府、企业进行智能化决策的重要手段。数据治……查看详情发布时间：2022.02.23来源：浏览量：450次
-
浅谈银行的数据治理有哪些问题
企业数据治理的实践来看，目前在数据标准化这块落地也存在很大的困难，虽然现在有些企业在数据标准整理上已经基本上有了一个完整的标准，也存在标……查看详情发布时间：2020.02.21来源：知乎浏览量：106次
-
数据质量衡量标准有几个属性
数据分析和数据挖掘都离不开数据的质量，做过数据产品的人都知道，质量高的数据对于产品的意义有多大，如果说数据是不具备完整性、规范性以及一致……查看详情发布时间：2022.03.28来源：小亿浏览量：365次
-
6个实施数据治理的最佳实践方法
在寻找数据治理最佳实施方法时，您可以从已有的各种流程和模板工作的人那里学到很多东西。尽管每个企业都不同，您将需要根据流程调整数据治理实践……查看详情发布时间：2021.07.28来源：亿信数据治理知识库浏览量：174次
-
来自园艺的5个数据治理课程
所有这些数据增长和收购挑战都要求我们重新考虑我们的数据治理策略。我们根本没有确保正确管理和使用数据所需的可见性。我们的首要任务是消除风险……查看详情发布时间：2018.12.04来源：Debi Tadd浏览量：201次
-
主动方法在数据治理的数据架构
“数据架构是业务战略的物理实现，” 全球数据战略有限公司 EMEA首席顾问NigelTurner在DATAVER……查看详情发布时间：2019.01.16来源：亿信华辰浏览量：92次
相关主题