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:62次标签:数据治理
(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。
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