基金行业数据治理探索与实践
监管部门管理办法对基金公司的数据质量、数据标准以及数据安全等方面有了进一步的要求。
痛点
数据安全保护差
缺少数据分级、加密等手段进行全链路安全管理。
数据质量不达标
各系统之间数据标准不统一，导致数据质量不高，制约公司业务效率提升。
数据管理混乱
数据管理建设制度不完善，缺少数据制度流程、工具方法和人才角色。
数据口径不统一
业务系统之间的数据关联不清楚，数据很难同步和一致。
方案概述
本方案围绕监管规范打造基金行业数据治理体系，以提高数据质量管理和加强数据安全为方案切入点。通过梳理全域业务数据明确各项属性义，通过资产目录形式分类管理，实现数据可见、可用、可管理，全面量化数据价值。
数据标准体系的落地和线上化管理
基于前期咨询公司产出的多条偏顶层概念主数据标准，再由工具平台智能聚合推荐算法落地来为系统可关联映射的多条数据标准，对数据标准进行线上管理，并建立数据标准与系统元数据的映射关联，为数据质量检核提供依据。
反洗钱数据质量落地监控
针对TA系统的客户信息，针对反洗钱关联信息进行质量检核校验，涉及多个系统、上千条检核规则。统一在大数据平台运行质量规则，需要协调多个部门共同推进数据质量的提升，推动解决方案的落地。
数据资产的梳理盘点形成数据目录
重点针对产品，参与人，渠道，资讯等主题，盘点梳理数据资产，补充了元数据业务信息，形成数据资产基线，发布数据资产目录，支持下一步数据架构的建设。
应用价值
标准落地，线上管理
规则导入，全面监控
可查可用，形成管理机制
主动盘点，心中有数
成功案例
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