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

            数据管控平台Sm@rtDMP
            背景

            在长期的数据仓库、CRM等数据分析项目的开发工作中,神州数码融信发现:低下的数据质量往往造成开发出来的系统与银行客户的预期大相径庭,诸多数据仓库、CRM项目应用程度不高甚至失败,归根结底,均是由数据质量不高导致的。这些数据质量问题包括:属性缺失、数据不完整、数据处理不及时、数据不准确、数据重复、数据属性不一致等。数据质量不高,已经成为困扰此类项目的开发人员与客户的一个严重问题。因此,建立一套有效的数据质量管理规范、数据质量监督手段和工具、治理方法和过程以及考评机制,是数据质量管控的必要内容。

            产品介绍

            根据国内外数据治理领域发展趋势,神州数码融信自主研发并推出了一套灵活高效、功能强大、技术先进的数据管控平台Sm@rtDMP。通过该平台的元数据管理、数据标准管理及数据质量管理,可以帮助银行有效地管理数据资产,分析数据加工关系,绘制数据地图,发现数据质量问题,发掘和利用银行数据资产的价值,并且改善与提高数据质量。

          • Product Value

            产品价值

            通过建设数据治理平台,商业银行可实现以下价值:

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

            • 收集、管理和维护数据结构和存储形态

            • 为数据质量管理提供包括表、字段、代码等元数据对象及其属性定义,帮助发现数据质量的问题

            • 维护数据之间的逻辑关系和流转关系,能够及时实现数据影响、血统以及关联度分析等,实现数据关联关系及脉络清晰

            提升银行内部部门之间的共享数据和协同工作能力

            • 统一业务术语和技术术语,规范银行内部的数据标准

            • 建立其数据标准管理和落地,实现数据标准的定义、发布和浏览等

            • 规范数据统计维度和统计口径,达到数据在不同部门和业务单位之间的共享

            • 减少数据转换,促进系统集成

            • 约束在建系统的数据标准和规范,为规划系统提供标准规范

            发现数据存在问题,协助提升银行数据质量

            • 能够发现数据存在的具体问题,并将问题进行切实描述

            • 建立数据质量度量指标,使得数据质量问题进行量化分析

            • 灵活定义数据质量检核规则,包括技术规则和业务逻辑检核等

            • 通过有效的质量检核的执行发现系统数据质量的问题

            • 对发现的问题形成报告并且进行分析归类,同时针对问题的解决进行跟踪

            • 结合数据标准体系,协助源端系统进行改进,保证在建和规划系统的数据质量提升

            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

            • 建立起银行内容数据运用的流程和制度,确保数据使用有序、安全

            • 从数据访问性、使用以及对外披露等各个环节进行系统化控制,避免数据滥用

            • 规范数据提供者和数据消费者的权利和义务,由数据提供者提供的应用组件和服务,以满足数据消费者的业务需求和目标

            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

            • 数据治理平台作为数据治理工程中一个重要环节,实现治理成果的落地和管理

            • 数据治理的目的是简化数据服务形式,提升数据质量、促使业务发展和内部精细化管理


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