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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

金融行業大數據標準體系設計

時間：2019-12-27來源：CSDN瀏覽數：1282次

金融大數據標準體系可分為基礎標準、業務標準、治理標準和技術標準四大類。各類標準之間相互聯系、相互約束、相互補充，共同構成完整的統一體。同時，體系本身也是開放、共享和包容的，隨著金融大數據戰略實施的深入而不斷細化和完善。

1.基礎類標準
基礎類標準對金融業大數據標準體系的適用范圍、目標進行界定。基礎類標準包括術語、標準化工作指南、從業人員基本要求和大數據能力成熟度評價指標等4個子類。其中，術語子類標準用于規范和統一各類專業名詞。標準化工作指南子類標準明確金融業大數據標準化工作的任務、標準體系、以及標準編制、實施和改進的主要內容和基本要求，是從事標準化工作的指導性文件。從業人員基本要求和大數據能力成熟度評價指標用于對開展數據管理工作的人員、金融機構提出基礎性和框架性要求。

2.業務類標準
業務類標準從金融監管、金融服務視角，按照不同的大數據分析應用場景，對傳統金融機構、互聯網金融企業、以及其他外部單位需要報送或共享的數據范圍和格式進行規范，使數據采集、數據傳輸、數據處理等各環節的使用者對數據的含義、標識、用途等有統一的理解。隨著金融創新的不斷深入，金融行業的關聯性、跨市場傳染性以及宏觀經濟對金融體系的沖擊等，都是引發系統性金融風險的潛在重要因素，金融監管和金融服務所關注的數據來源是跨機構、跨行業和跨市場的。因此，監管部門之間需要充分溝通，消除信息壁壘，將分散在各相關部門數據匯集起來，實現共享。在匯集全量數據基礎上，運用大數據技術加以分析和挖掘，可提高金融監管和金融服務的前瞻性和準確性。

根據不同的大數據分析應用場景，業務類標準包括綜合統計業務子類、反洗錢業務子類、征信業務子類、資管業務子類和其他子類等。在每個業務子類中，涉及主體復雜多樣，數據來源廣泛，標準化工作在實施過程中可采用分階段、分步驟的方式，根據數據采集、共享范圍的擴大而逐步完善。

3.治理類標準
數據治理領域包括數據標準、數據模型、元數據、數據生命周期、數據安全、數據架構、數據質量等，這些領域之間關系密切。在各個領域都需要建立其特有的、跨部門的流程規范，根據需要開發配套的管理工具和軟件產品，使業務部門、IT部門、大數據管理部門能夠更好地獲取、共享、理解和應用數據資產。

睿治是億信華辰完全自主研發的一站式綜合數據治理整體解決方案，是一款面向全用戶角色的、智能的、敏捷的數據全生命周期管理應用平臺。一起來了解一下，睿治到底憑借什么能一直獨領風騷？

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