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全程“零”編碼,高效實現主數據模型、主數據維護、主數據分發、主數據質量的全過程管理,為企業主數據管理落地提供有效支撐,實現各業務系統間的主數據共享,保障企業主數據的唯一性、準確性、一致性。
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統一指標定義,實現“一變多變、一數多現”的數據管理效果,為企業提供強有力的數字化保障和驅動效應。
企業級智能體平臺,低門檻搭建智能體,靈活編排流程,融合 LLM 實現“問數”、“問知識”
面向企業級數據資產交易運營場景,助力企業實現數據資產的價值挖掘、升值和資產變現。
文|億信華辰大數據知識庫2023-04-25
在“數據為王”的時代,金融大數據被譽為“待挖掘的金礦”,其價值已經成為共識。自從2014年大數據首次作為國家戰略被寫入政府工作報告,金融機構不斷引入大數據分析平臺、構建大數據體系。
金融:基于大數據分析的精準營銷、實施管控、分析決策
相比其他行業,金融大數據分析起步早、技術高、發展快,國家對金融行業大數據發展整體秉持鼓勵和支持的基調。一方面,出于對金融行業系統性和非系統性風險雙重考慮,國家對金融大數據分析出臺了細致的監管政策,涉及數據收集、數據治理標準、大數據軟件應用等多個方面。另一方面,金融作為數據密集型行業,數據體量大,數據邏輯性強,對實時性、安全性和穩定性的要求高,同時結構化數據占比高,在分析工具成熟度方面具有明顯優勢。最后,金融行業的數據分析應用場景廣泛,包括精準營銷、風險控制、客戶關系管理、反欺詐檢測、反洗錢檢測、決策支持、股票預測、宏觀經濟分析與預測等多個方面。大數據分析在金融行領域蘊含了巨大的潛力和挑戰。