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                神州信息数据管控平台

                随着移动互联网、云计算、大数据、物联网的快速发展,企业掌握数据的数据量迅速增长、数据结构越发复杂、数据所有权︽不明、跨部门的数据需求,数据质量因此不断下降、出现多种数据问题、增加数据维护成本、阻碍员工∏间有效沟通。准确的数据才是企业可信的决策依据,数据质量问题影响着现有数据平台正常支撑业务∞决策、阻碍着企业数字化转型。通过数据治理,培养企◣业数据意识、提高数据质量、提升数据利用率、发挥数』据价值、促进业务/产品创新、提高企业竞争力。

                立即咨询
                产品概述
                产品功能架构
                产品特点及优势
                给客户带来的』价值●
                典型案例

                产品概述

                神州信息数据管控平台是通过建立数据治理体系,为数据管理活动提供保障;启动数据管理基础活动,确保数据需求与业务需求一致;提高数据内卐容质量,充分发挥企业数据资产的价值。

                数据治理的分阶段规划

                数据治理是行内数据资产管理长期的过程,并逐步实现数据资产价值的过程。

                数据管理规↑范化

                · 实现数据管控标准化

                · 元数据管理

                · 数据目录管理

                · 数据分类

                · 数据解析

                · 新增⌒管理上线

                数据质量逐步提升

                数据质量提升

                · 数据质量规则定义

                · 数据质量检查

                · 数据完善

                · 问题跟踪

                · 工作流派单

                · 质量问∑ 题管控流程和规范化

                数据价值逐步体☉现

                数据价值体现

                · 数据◆主题层建设

                · 数据服务

                · 数据标准化服⊙务

                · 专题分析服务

                · 标签管理和服务

                · 指标管理和服∴务

                数据服务中台

                数据中台

                · onemodel

                · oneID

                · oneService

                · 实体打通和画像

                · 逻辑化①服务

                · 跨源服务

                产品功能架构

                数据治理体系

                · 开发数据战略、数据政策,高阶概况的描述※数据治理的目标、主要Ψ内容和行动计划,指导数据治理方向性选择。

                · 制定数据管理相关制度、建立数据管理组织架构,明确企业数据所有权和数据管理工作的职责和⊙职责分配。

                · 定义〖数据管理工作流程,保障数据治理相关工作有序推进和工作成果的及时汇报。

                · 组织开发/购买数据资产管理平台,提高数据管理相关活动¤的效率。

                基础活动

                · 元数据管理:帮助企业了解数据来自哪里、数据在业务系统中含义、业务代码含义、口径说明、存储结构、谁是数据所有】者、谁管理和☆解释数据等。

                · 数据标准管理:帮助企业规范业务术语、统一技术要○求,确保数据需ω求的业务一致性,促进不同数据源的数据共享。

                · 数据质〗量管理:帮助企业主动、全面地发现数据质量问题,高效地分析和〗解决数据问题,实ω 现完整的数据质量管理闭环。

                · 数据安全管理:帮助企业识别涉及商业机密和客户隐私的数据,准确对数据进行安全分类和分级,保障数据安全的访问和使用。

                发挥数据价值

                · 数据架构管理▆:理解企业数据需求,分析企业信息价值链,保持图形化的企业数据模型和数据流与实际业务一致。

                · 数据建模:根据不同的数据应用的业务和技术要求,选择适合的数据建模方ㄨ法和数据模型,如三」范式建模、维度建模、Data Vault建模、本体建模等。

                · 数据开发与应用◤的服务:为数据开发和应用提№供数据质量保障,指导数据开发和使用。数据开发包括以♂下活动:数据整合项目、数据仓库和商业智能项目、数据集市项目、主数据→管理项目、历史数据平台项目□等。数据应用包括以下活动:数据可视↓化项目、商业智能报表(综合¤展示平台、报表、仪表盘、数据@立方体/OLAP等)项目、预测性分析与数据挖掘项目、数据科学研究项目等。

                产品特点及优势

                灵活

                充分和有效的部门访谈,找到数据治理的切入点,结合完整的数据管理知识体系(国际数据管理协会-DAMA)和丰富的数据治理咨询经验,灵活的定制企业的数据治理体系。

                高效

                提供全套数据治理工具,如元数据管理平台、数据√标准管理平台、数据质量管理平台、数据安全管理平台。

                全面

                全面的数据质量检测和数据质量问题管理,全面▓提升企业数据质量,强力保障数据资产变现,提高企业市场竞争力。

                专业

                数据治理咨询团队有丰富的数据治理行业背景,且多为DAMA中国协会成员,在业务分≡析、数据建模、数据分析、数据可视化、数据挖掘等方面有多年实践经验,熟练运用数据帮助企业实现业务/产品创新和内部优化。

                给客户带来的价值

                快速掌握数据在其生命周期中的状态,提高数据在其生命周期中的效率

                提升银行内部部门之间的共享数据和协同工作能力

                发现数据存在问题,协助提升银行数据质量

                健全数据运用和数据服务,确保数据运用的安全性和规范性

                配合银行数据治理成果的落地和管理,促使银行数据质量提升

                典型案例

                银行

                通过开展数据治理,建设数据治理体系,进行数据◣质量专题整治、数据标准建设、元数据动态〓采集,有效提高了银行数据质量和捕捉源系统的变化。

                政务

                政务大数据的建立依赖于↑自顶向下的数据架构≡规划和自底向上的数据治理,通过数据架构规划与数据治理相结合,形成政务大数据质量和价值的重要保障。

                监管

                满足监管要求是推行数据治理很好的切入点。商业银行需更加重视监管数据,把监管数据纳入数据治理,在监管▲统计制度、监管统计系统、监管数据报送、监管数据质量管控等方面持续优化和提升。

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