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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。
覆蓋數據建模、采集、處理、集成、共享、交換、安全脫敏于一體,一站式解決數據開發所有的問題。
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。
數據管控方案通過強有力的組織架構,完善的管理制度及工作流程支撐,規范數據管控各項工作的開展,加強銀行的整體數據管理能力,避免因數據質量問題導致生產故障的發生,保障信息系統的穩定運行。引入數據全生命周期管理理念,建立全面的數據治理政策體系,結合元數據、數據標準等開展數據治理工作,有效執行了從數據質量問題發現到問題解決的數據治理流程,通過全面的數據質量檢核,保證數據質量考核客觀、全面、合理,使數據治理工作能夠落到實處,全面提升銀行數據運用水平和數據質量。
本方案集數據標準、數據質量、元數據為一體,結合相應的管理工具實現銀行數據治理和管控。數據標準模塊統一管理全行數據標準,建立業務部門與IT人員之間的一致性理解;數據質量模塊主要應對事后的質量評估和清理提升,建立數據質量檢核規則直觀量化數據質量問題,明確問題嚴重程度,為數據質量熱點區域發現提供依據,對已發現問題進行監控、跟蹤,有效推動銀行數據質量的不斷提升;元數據模塊通過自動采集全行各系統的元數據,并通過圖形化展現數據加工流程,為業務部門級IT人員了解數據流向及問題分析提供了便捷的服務。
數據管控機制
數據標準化
數據質量評估
元數據管理
數據資產地圖
通過建立統一的數據標準、可量化的數據質量管理、高時效的元數據服務,提升了人員溝通效率,提高數據質量,推動銀行數據管理水平的穩步提升,提高需求分析、應用設計的工作效率,滿足銀行內部全面風險管理能力及精細化管理要求。
管理數據標準的定義、發布和執行情況,建立全行通用的數據標準,推進數據標準在系統中的有效落地
基于元數據視圖和分析能力,更高效地支持數據倉庫等關鍵應用的開發效率和質量
通過全面數據質量管理,有效地降低了數據質量導致的系統維護和信息維護成本,使數據真正轉化為信息
通過數據治理和管控,系統將提供標準統一的、高質量的數據,并通過元數據服務幫助用戶快速定位,促進數據資產價值的發掘和利用,實現精準高效的分析
充分借鑒業界先進數據倉庫建設成功經驗,經過分析論證,決定采用先建數據集市、后建數據整合層的方案,進行數據倉庫建設,搭建數據基礎平臺,整合全行主要業務系統數據,形成全行數據應用統一出口。同時制 定一批得重要業務數據標準,依據標準對數據進行加工...
