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              1. ModelB@nk4.0
                ModelB@nk4.0
                数据智能产品族
                • Background & Product

                  数据平台Sm@rtODS
                  背景

                  银行信息化建设经过多年发展,已初步建立了相对完善的覆盖业务支撑、管理决策、风险控制等各层面的信息化系统,这些系统为银行日常运营、业务持续发展奠定了较为坚实的信息化基础。国内越来越多的银行试水“大数据”应用,加速了数据采集、数据计算加工、数据应用与分析挖掘等应用领域的发展,数据整合平台乃至数据仓库的建设迫在眉睫。由于各家银行的数据应用水平不尽相同,为帮助银行客户提升BI领域的应用与数据分析,为未来运用大数据奠定基础,神州数码融信推出了数据平台Sm@rtODS。

                  产品介绍

                  为满足国内商业银行业务快速发展的趋势,有效管理并保护商业银行的数据资产,充分发挥其数据资产应有的价值,帮助银行解决所面临的数据服务体系建设问题,神州数码融信在对商业银行数据管理需求充分理解和分析的基础上,研发了适合国内银行业务特点的数据平台Sm@rtODS。该平台的核心部件是金融数据模型落地及物化,其面向主题、服务业务的独特优势,可为商业银行提供既符合其当前发展阶段又能支撑未来发展需求的数据平台系统及解决方案。

                • Product Value

                  产品价值

                  围绕着数据整合、数据治理和数据服务三大设计目标,体现数据在业务发展和企业数据管理中的价值。

                  数据集成与整合,解决数据孤岛问题

                  随着银行IT系统不断增多,各个业务系统之间形成了竖井现象,系统之间数据也彼此成为了孤岛。通过数据集成和整合,将各个系统的不同类型的数据,包括不同业务系统的数据、各种异构数据、不同形态数据(如关系型数据、半结构化和非结构化数据等)进行同质化处理,进行数据集成,解决数据孤岛问题。

                  构建数据模型,建立数据标准,提升数据质量

                  经过集成后的数据,按照一定数据分类形式(即主题域)和数据存储结构,并且建立统一的数据维度和业务口径,通过数据模型进行数据整合,使得数据形成一个逻辑体,而不再是孤立、零散的数据状态。

                  进行数据治理,提升数据管理水平

                  通过元数据管理、数据标准管理、数据质量管理和数据服务管理,从技术和业务两个层面理清数据与之间的脉络关系、制定和定义技术数据标准和业务数据标准规范、监测数据存在的问题并且进行跟踪处理以及建立数据应用规范流程等。在技术方面增强了数据管理的能力,在业务上使得业务和产品服务更加规范化、标准化。

                  建立数据服务总线

                  IT系统越来越多,系统之间的数据交换在所难免。通过数据平台的建设,建立其数据交换规范,避免了系统与系统之间直接交换带来网状结构以及数据的不一致性。数据平台将作为唯一的数据集散地,所有的数据均通过数据平台,规范数据标准、统一数据码制和数据口径,建立其数据服务总线,为各个系统提供数据交换服务。

                  挖掘数据价值,提升业务服务水平

                  数据平台建设的核心价值在于通过数据管理和数据分析挖掘,最终能够更有效的服务于业务发展。通过数据平台建设,一方面提供基本数据应用,比如统一的报表平台、监管报送、绩效管理等,同时,通过数据挖掘技术,从数据层面为业务营销、客户/市场管理、风险管理等提供科学的数据基础和依据。

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