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                神州信息数据探查平台

                数据资产管理是银行数字化转型的重要基础,随着数据量与日俱增,为数据的管理和使用带来更多的困扰和不便,诸◥如数据资源的含义模糊,上下文◢不清晰、数据质量问题频频出现、缺乏统一数据定义标准、数╳据周期规划混乱、难以统筹业务管理、数据处理效率低下等问题,在银行等大型企业中』尤为常见,亟待解决。

                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①
                典型案例

                产品概述

                神州信息数据探查平台起源于数据资产管理,指对金融企业数据资∏源进行盘点,归纳和形式分析的一系列综合过程,其范围包含了整个数据湖资源涉及类型,作用是辅助▽企业全面了解自己数据资源的有效↘性以及相关质量问题,实现摸清金融企业数据家底的过程。

                产品功能架构

                神州信息数据探查平台通过血缘分析、元数据管理、数据质量评△估、数据标准梳理等主要核心功能,实现对系统←、文件服务器、服务接口、中间日志,以及散落数据的自动探查和摸底。

                散落数据探查

                电子文档

                电子数据

                ......

                文件服务器探查

                文件格式与々数据归属

                文件服务∞器统计

                文件元数据信息梳理

                应用系统探查

                应用系统统计

                数据字典整合

                数据字典获取

                系统◥数据库类型统计

                服务接口探查

                内部数据引用情况梳理

                外部数据引入情况↘梳理

                ......

                中间件日√志探查

                数据库日志

                中间件日志

                应用系统日志

                ......

                产品特点及优势

                使数ξ据标准和质量规则的定义更加科学有效

                利用探查结果,为金融企业应该如何建立数据标准和数据质量检验规则提供有效建议,使企业数据标准和质量规则的定义变ζ 得更加科学有效。有效避免标准规则制定时的生搬硬套和经验主义等情况。

                使数据应用开发分析变得更加方便和高效

                通过数据探查,为金融企业开展后续的数据应用开发分析提供了有效的数据参考依据。使得数据开发分析者更加高效的理解所使用的数据资源,提升了工作效率。

                使数据管理「者更加便捷的了解数据家底和现状々

                数据探查产品采用线上线下结合的模式,以系统自动化处理为主,配合适量人工校验,完成业务▆系统信息快速梳理、元数据信息全局搜索、数据质量、数据标准等关键内容的初步评估,使数据管理者更加便捷的了解企╲业数据家底和现状。

                给客户带来的价值

                神州信息数据探查产品能够有效帮助金融企业明确数据资源△分布、元数据信息,并通过探查实例数据实际形态,使企业对自身数据拥有全面的认知和理解,从而更好的使用和应用数据资产。

                利用数︾据探查分析结果,能够更加科学地评估金融企业数据标准和数据质量,为数据卐管控治理等工作的展开创造了更有利的起步条件。

                数据资源是银行数字化转型的基石,数据资源探查和盘Ψ 点的目的是为了全面了解数据资源◤的现状,知道有哪些数据是可以使用的

                明确数据资源分布

                · 通过数据探查明确银行数据资源分布情况

                · 为数据资源编目(数据目录)规划提供〓设计依据

                归纳梳理元数据信息

                · 数据资源的元数据信息梳理整合,为数据线上化管理做准备

                · 通过线下信息探查。初步【预判元数据的质量问题

                探查实例数据实际形态

                · 逐一探查数据表、数○据字段的数据形态,如:空↓值率情况、编码长度分布情况等等

                · 为数据建模、标准制定、数据质检规则制定规划提供设计依据

                典型案例

                某保险数※据治理建设

                对保险大数据进行探查摸底,建立保险行业企业级数据资产目录和统一视图,并对其数据质量问题进行有效地评估和管控,大大提升了该■企业的数据使用效率。

                某农商银行数据中台建设

                对核心、信贷等30个业务系统瘦身,历史数据归档,3000+张业务系统ㄨ数据盘点和入库。从时间维度和跨系统维度进行历史数据的处理与整合。实现交易流水秒级查询。跑批时间,5000+作业,50G+数据处理仅需十几分钟。

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