数据治理综合解决方案
需求痛点
数字化转型
越来越多的企业希望通过数据治理,建立数字化企业,成为时代的竞争关键点。
业务价值赋能
通过数据治理来赋能业务创新,提高数据的发现能力,高质量水平,运用能力等成为数据治理的主流需求。
内部风险管理
数据是企业内部管控和经营的重要依据,如何通过数据治理,使企业数据合规和安全,是核心需求之一。
外部监管和合规
国家对企业数据的外部监管、合规和安全等提出了更高的管理要求,数据安全治理是企业保证合规的基本手段。
解决方案
统一数据语言
数据标准管控
通过Datablau的数据标准和建模,可以解决企业的数据同名不同义,同义不同名等基本问题,这是企业数据治理基础的基础,必须先行。详情请查阅数据模型管控和数据标准的落标方案。
共同数据认知
元数据集中和治理
元数据是数据的基础,通过事前建模,事后盘点和补录,可以建立企业统一的数据地图。建立数据变更的监控机制和业务连接能力。
数据一致及时准确
数据质量保障
通过业务规则,落地数据治理的稽核技术手段,建立数据的问题发现,评估,改进的闭环流程,促进数据质量的提升。
通用应用场景
场景一:协同业务部门建立统一数据标准
场景二:数据标准智能化推荐
通过机器学习等智能算法盘点数据之间、数据与标准之间、标签与数据之间的关联关系,通过自动化盘点智能推荐元数据标准。
场景三:基于监管报送数据质量管控设计
基于当前数据现状,包括治理预期、中台规划、监管平台等其他应用建设规划,特设计银行业整体数据架构规划如下图所示。
价值效益
通过统一数据标准和建模,使企业能拉通数据的原生能力,形成全面的数据底座,进行数据的全生命周期管控。通过此阶段的建设,让企业的数据管理水平达到DCMM3级水平以上。
DCMM3级+
数据管理水平
涉及产品模块
数据标准
元数据
数据质量
数据模型
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