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  • 金融数据质量管理

    互联网、大数据时代,“数据”已成为现代企业的基础资源和重要资产,良好的数据质量是企业经营管理的基础。同时银保监对金融机构数据治理工作尤为重视,发文《银行业金融机构数据治理指引》,要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。

    方案概述

    数据管控方案通过强有力的组织架构,完善的管理制度及工作流程支撑,规范数据管控各项工作的开展,加强银行的整体数据管理能力,避免因数据质量问题导致生产故障的发生,保障信息系统的稳定运行。引入数据全生命周期管理理念,建立全面的数据治理政策体系,结合元数据、数据标准等开展数据治理工作,有效执行了从数据质量问题发现到问题解决的数据治理流程,通过全面的数据质量检核,保证数据质量考核客观、全面、合理,使数据治理工作能够落到实处,全面提升银行数据运用水平和数据质量。

    方案内容

    本方案集数据标准、数据质量、元数据为一体,结合相应的管理工具实现银行数据治理和管控。数据标准??橥骋还芾砣惺荼曜?,建立业务部门与IT人员之间的一致性理解;数据质量??橹饕Χ允潞蟮闹柿科拦篮颓謇硖嵘?,建立数据质量检核规则直观量化数据质量问题,明确问题严重程度,为数据质量热点区域发现提供依据,对已发现问题进行监控、跟踪,有效推动银行数据质量的不断提升;元数据??橥ü远杉懈飨低车?a href="//www.lwhwk.tw/products/espowermeta.html" target="_blank">元数据,并通过图形化展现数据加工流程,为业务部门级IT人员了解数据流向及问题分析提供了便捷的服务。

    • 数据管控机制
      数据管控机制

      通过组织架构、制度流程和管控平台形成了一套完善、领先的数据管控机制

    • 数据标准化
      数据标准化

      依据国际、国家、行业标准构建完整的数据标准化分类体系和管理模型

    • 数据质量评估
      数据质量评估

      全面的数据质量检核,达到对数据质量客观、可量化、通用、体系化的评估

    • 元数据管理
      元数据管理

      基于CWM的元模型扩展设计,按需定制元模型结构,便捷获取各类元数据

    • 数据资产地图
      数据资产地图

      梳理行内IT数据流向关系形成数据资产地图,提升银行数据管理能力

    应用价值

    通过建立统一的数据标准、可量化的数据质量管理、高时效的元数据服务,提升了人员沟通效率,提高数据质量,推动银行数据管理水平的稳步提升,提高需求分析、应用设计的工作效率,满足银行内部全面风险管理能力及精细化管理要求。

    • 推进数据标准化

      管理数据标准的定义、发布和执行情况,建立全行通用的数据标准,推进数据标准在系统中的有效落地

    • 提升数据资产管理能力

      基于元数据视图和分析能力,更高效地支持数据仓库等关键应用的开发效率和质量

    • 提高数据转化信息能力

      通过全面数据质量管理,有效地降低了数据质量导致的系统维护和信息维护成本,使数据真正转化为信息

    • 实现精准高效的分析

      通过数据治理和管控,系统将提供标准统一的、高质量的数据,并通过元数据服务帮助用户快速定位,促进数据资产价值的发掘和利用,实现精准高效的分析

    典型客户案例

    • 农发行:BI数据平台建设
      充分借鉴业界先进数据仓库建设成功经验,经过分析论证,决定采用先建数据集市、后建数据整合层的方案,进行数据仓库建设,搭建数据基础平台,整合全行主要业务系统数据,形成全行数据应用统一出口。同时制 定一批得重要业务数据标准,依据标准对数据进行加工...查看详情
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      中国进出口银行建立了会计核算系统、信贷系统、国际结算系统、中间业务系统、资金交易系统等五大信息系统处理各项业务数据。但由于数据离散在各个业务系统中,不便于进行统一的信息披露,决策分析时也无法综合利用;此外,还有一些重要信息并不存在于业务系统,...查看详情
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