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睿治

智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

數據治理&數據倉庫

時間：2018-12-05來源：數據治理瀏覽數：987次

【數據治理】

一、數據治理的總體目標為：

滿足外部日趨嚴格的監管要求

滿足商業銀行內部管理數據質量完善的需要

滿足客戶服務及業務拓展數據支撐的需要


二、數據治理的具體工作包括：

數據標準：根據國家及行業規定，以及本行的業務規范，建立本行的數據質量標準

數據質量評估：對當前業務數據源系統進行數據檢查與質量評估，并出具數據質量評估報告

數據規范化：依據數據檢查與質量評估結果，提出數據質量完善方案

數據清洗與重新生成：針對可以通過后續技術手段進行完善的內容，進行數據清洗和重新生成，形成符合質量要求的數據


三、數據質量標準從類別上，可以分為：應用類數據標準、統計類數據標準和基礎類數據標準。

應用類數據標準包括：風險數據標準、客戶數據標準、財務數據標準、績效數據標準；

統計類數據標準包括：業務規模、風險管理、客戶管理、運營管理、信息管理、外部數據；

基礎類數據標準包括：客戶數據標準、產品數據標準、協議數據標準、機構數據標準、交易數據標準、渠道數據標準、營銷數據標準、資產數據標準、財務數據標準、地址數據標準、公共代碼數據標準。


四、數據質量管控平臺是數據管理的核心環節。

數據質量標準進行參數化技術處理后，做為技術標準對各類數據源的數據質量進行檢核，并出具質量檢核結果報告，供編制數據質量完善方案使用。

數據只有在數據質量管控平臺檢核、通過質量確認或修復后，才能進入數據倉庫，被后續業務應用所使用。



【數據倉庫】

數據倉庫是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據平臺。數據倉庫研究和解決從數據庫中獲取信息的問題。數據倉庫中的數據具有面向主題、集成性、穩定性和時變性的特征。從數據存儲的角度來看，數據倉庫具有如下特點

1）詳細交易數據及相關業務數據的集合

2）包含必要的內部與外部信息數據

3）數據來自于多個數據源

4）保存一定的時間周期

5）按照企業內業務規則所決定的模型存儲


億信睿智數據治理管理平臺提供數據治理&數據倉庫一體化解決方案，協助企業：

1）建立企業內一致的信息視圖，建立操作型數據的集中存儲與分發的基礎平臺，形成全行統一的數據服務平臺。

2）完善全行數據供應鏈，建立覆蓋各業務源系統數據的存儲、處理機制。

3）降低應用的信息數據分析成本，縮短數據分析應用的投產周期。

4）通過數據服務的建設，使得數據中心作為一個整體，能夠在最短的時間內滿足業務數據需求，提高了IT響應業務的效率。



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