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金融行業數據治理解決方案

以數據治理方法論為基石,以企業數據治理組織、制度、績效為保障,以睿治數據治理平臺為工具,為客戶打造統一標準、質量提升、數據安全、開放共享的數據治理生態,賦能業務決策與數字化轉型,促進資產價值變現。
方案導航

行業痛點

治理意識薄弱,價值認知不足

組織內部對數據治理的戰略地位缺乏統一認知,管理層往往將其視為技術輔助手段而非專業業務賦能工具,導致資源投入不足、跨部門協同困難,難以形成長效治理機制。

缺乏規范性不足,數據質量差強人意

數據定義、格式及質量要求的標準化體系缺失,造成系統間數據孤島、語義歧義及一致性偏差,直接影響數據質量,進而影響監管報送質量及效率,影響決策準確性。

治理項目難度高,建設路徑難抉擇

治理工程涉及技術架構、業務流程與組織變革的多維重構,面臨頂層設計缺失、實施范圍模糊及技術路線爭議等挑戰,易陷入“全盤改造”與“局部優化”的決策困境。

項目成效難展現,項目價值難評估

治理成果多體現為底層數據質量提升,與業務績效缺乏顯性關聯指標,且沒有直接的前臺可視化具體成果,導致投資回報率(ROI)測算困難,難以獲得持續支持。

方案架構

結合企業數據現狀及需求,提供針對性系統建設方案,規劃數據治理保障機制,依托自研治理產品落地執行,解決企業痛難點,實現數據標準、元數據、數據質量、數據資產、數據安全、數據生命周期等全領域管控,為企業數據提供全方位保障,優化數據決策,提升數據可信,防范數據風險。

建設內容

治理體系及建設路徑規劃 數據治理平臺建設實施 數據資產價值運營

通過充分調研分析,結合數據治理方法論及經驗,幫助客戶建立符合客戶現階段及未來的數據治理體系和建設路徑,針對每階段的建設目標、建設范圍、建設成果進行建議規劃,更好保障項目的建設效果及性價比。

通過搭建企業數據治理平臺,集成企業系統元數據,形成企業數據地圖,結合數據標準對企業數據進行規范性評估識別,與數據質量管理共同推進企業數據標準化整改,全面提升數據質量。并根據企業數據資產應用、數據安全管理、數據服務共享等需求,形成企業數據資產共享機制,實現高效分析決策,賦能業務創新,更好支持AI大模型統計分析。

根據企業數據資產價值實現路徑,進行數據資產價值運營建設。

應用場景

數據問題快速定位 數據質檢整改 高質量資產賦能決策 構建數據資產門戶 智能問數分析

通過元數據的血緣、影響分析,以及元數據版本變更管理,能夠實現數據問題的快速定位溯源甄別修正;同時,上游系統的結構變更可自動化識別并為下游發生變更通知,提升數據管控效率及準確性。

通過專題、場景化數據的標準評估及數據質檢整改,整體提升數據質量,并有效實現數據質檢節點前置,保障口徑復雜、校驗規則豐富的監管報送數據高質、高效報送。

經過數據治理形成的高質量企業數據,達到更好的為企業的數據統計、決策分析提供準確數據支撐,直接賦能決策分析。

通過設計企業數據資產目錄、建設企業數據資產共享門戶,實現企業可視化數據資產共享,為數據資產的應用及價值發揮提供便捷途徑。

通過大模型能力,結合數據資產建設成果,構建企業智能化取數、用數、管數,使智能自助分析更精確、更快速、更全面。

方案價值

01

提升數據質量與決策效率

通過標準化治理消除數據冗余和矛盾,確保關鍵業務數據的準確性和一致性,直接提升管理層決策的科學性顯著提升監管自動化水平,報送質量及效率得到保障
02

強化風險防控能力

建立數據安全分級管控體系,結合加密、脫敏技術防范隱私泄露,避免數據安全問題,同時通過全流程監控降低合規風險。
03

釋放數據資產價值

打破數據孤島并形成企業高質量數據中樞后,客戶畫像、產品分析等多應用場景數據復用率大幅提升,推動精準營銷和智能風控等創新應用落地。
04

優化運營成本結構

標準化數據接口減少大大降低系統對接成本,自動化數據清洗降低大量人工運維管理投入,形成可持續的降本增效機制。

客戶案例

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