• 系统概述
  • 行业痛点
  • 产品特点
  • 产品优势
  • 整体架构
  • 应用场景
 
系统概述

基于银行数据治理工作已经取得的成效，，，，从数据资产全景、、、、数据资产地图、、数据资产运营、、数据资产服务、、、数据资产评价和数据资产监测等方面建设数据资产平台，，，提高数据服务的敏捷程度，，提升数据价值的运用能力，，，，增强数据资产的管理能力，，，实现全行数据资产的全面管理，，，保障数据资产管理的落地，，，，为银行数据资产管理提供强有力的工具支撑。。。

行业痛点

随着数据泄露事件的频发，，，，数据的安全意识逐渐建立起来，，，但是在提出数据安全建设需求的时候，，，往往对自身的数据资产状况不甚了解：在现实中，，企业的数据资产往往分布在不同部门，，各个部门数据的结构、、分布、、、质量和管理状况都有差异，，，数据资产往往呈碎片式分布。。。。因此，，，，企业需要了解和掌握自己拥有哪些数据资产，，，他们分布在哪里，，，谁控制和使用他们等，，，，要了解这些，，就需要进行数据资产盘点。。

产品特点
  • 提升数据应用能力水平:实现数据资产直接对业务“可见”、、、、“易懂”、、“易用”，，，提升数据査询搜索定位能力，，提升对数据理解与认识能力，，提升数据联动获取能力，，，提升 数据分享普及能力;
  • 提升数据管理能力水平:提供数据资产识别与登记的标准与流程支持工具，，提供统一的数据资产确权与授权支持工具，，，提升数据价值评估定价的能力。。。。
产品优势
  • 安全合规性：多种脱敏方案任选，，，，保障数据安全和隐私安全。。。
  • 灵活可扩展：可扩展的管理模块和功能组件，，，，客户可按需集成。。。
  • 一站式管理：集成元数据、、数据标准、、、、数据质量等多个功能模块，，，，协同助力企业数据治理工作。。。。
  • 部署无门槛：支持在传统 OLTP 数据库、、MPP 架构数据库、、、内存、、数据库及 Hadoop 大数据 平台上部署。。
  • 大数据质量检核技术：应用了Storm、、、、Spark等大数据技术以及分布式技术，，，大大提高检核效率,远超传统同类产品效率。。。
整体架构
应用场景
  • 营造全企业数据治理氛围
    提升全企业重视程度，，，强化用数意识，，，，营造“以治促用、、用治结合”的良好氛围。。。同时降低数据治理复杂度，，提供统一数据标准提升数据复用和共享能力，，，减少数据清理工作，，，，推动流程的自动化。。
  • 响应监管要求
    根据外部监管标准的指引，，指导企业标准的制定和执行，，，提升企业数据质量，，，，满足监管机构要求。。。。
  • 数据资源资产化
    通过对从前难以利用的数据进行整合、、、清理，，，，提升数据质量，，，使之能合法合规地体现价值。。。
  • 持续提升数据质量
    为数据开发和管理建立标准的数据采集、、、、数据变更和数据维护的流程，，并在此之上提供了数据质量监测，，，以此为依据持续提升数据质量。。
  • 提高业务运营效率
    将六合数据资产平台化、、、、可视化以减少产品服务创新、、风险管理、、经营决策和精细化管理等场景时的数据研究和获取时间。。
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