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数据治理怎么做?这篇万字长文终于讲清楚了!

股份制改革只是中国银行业的开端。企业在风险管理和价值创造方面仍有很长的路要走。风险管理需要提供准确的数据模型和创建价值所需的银行数据资产,这些资产是数据治理的外部驱动因素。此外,随着第三次工业革命的到来,银行业也需要进入定制时代,以较低的成本生产多元化的金融产品,以满足不同客户的不同需求。

每个数据治理领域都可以作为独立的方向进行研究和管理。当前的数据治理领域包括但不限于:数据标准,元数据,数据模型,数据分发,数据存储,数据交换,数据生命周期管理,数据质量,数据安全和数据共享服务。同时,需要在各个领域之间进行有机整合,例如数据标准,元数据,数据质量以及其他协同和依赖领域。

数据模型是数据治理的重要组成部分。合适,合理,合规的数据模型可以有效地改善数据的合理分配和使用。它包括概念模型,逻辑数据模型和物理数据模型。它是数据治理的关键和关键点。。数据模型由三部分组成,数据结构,数据操作和数据约束。数据结构。数据模型中的数据结构主要用于描述数据的类型,内容,性质以及数据之间的关系。数据结构是数据模型的基础。数据操作和数据约束基本上基于数据结构。

业务定义。业务定义主要是为了阐明标准所属的业务主体和标准业务概念,包括业务使用规则和标准的相关来源。对于代码类标准,将进一步明确编码规则和相关代码内容,以达到定义一致性,统一口径,统一名称,参考一致性和源统一的目的,从而形成一套一致,标准化,开放的和共享的业务标准。数据。技术定义。

机构和规范。从技术角度来看,应该全面,全面地定义数据质量的评估维度,包括完整性和及时性。根据规定的尺寸,在系统建设的各个阶段都应按照标准进行数据质量检测和标准化,并及时进行管理。避免后期清洁工作。

确定适当的管理流程。数据质量问题可能发生在各个阶段,因此需要澄清每个阶段的数据质量管理流程。例如,在需求和设计阶段,需要澄清数据质量规则的定义,以指导数据结构和程序逻辑的设计;在开发和测试阶段,需要验证上述规则,以确保相应的规则生效;生产后应该进行相应的检查,以便尽可能地消除数据质量问题。数据质量管理措施应采取控制增量和消除库存,有效控制增量,不断消除库存的策略。

一切都有一定的生命周期,数据也不例外。从数据的生成,处理,使用和消亡,应该有一种科学的管理方法,将很少或不再使用的数据与系统分开并通过经过验证的存储设备保留,这不仅提高了数据的运行效率。系统。更好的服务客户还可以通过长期数据保留显着降低存储成本。

从上图数据生命周期中参数之间的关系,我们可以了解到数据生命周期管理可以大大提高高价值数据的查询效率,并且可以大大降低高价存储介质的购买量。;随着数据使用的减少,数据逐渐归档,查询时间逐渐延长。最后,随着数据的频率和价值基本消失,它可以逐渐被破坏。

数据交换是银行进行数据交换和共享的基础。合理的数据交换系统可帮助银行改善数据共享和数据流的及时性。一般商业银行将制定系统间数据交换的一些原则,如明确界面,文件命名和内容,规范系统,银行系统和外部组织之间的数据交换规则,以及有序地指导数据交换工作。。建立统一的数据交换系统一方面可以提高数据共享的及时性,另一方面可以准确地掌握数据流。

数据资产视图。数据仓库建立后,需要建立统一的分析和可视化平台,以解决数据的位置和数据的使用方式。典型的应用是创建整个客户线的统一视图,包括客户信息的统一视图,客户信息风险视图和插座性能视图。

数据治理不是一种临时运动。从银行业发展,数据治理意识和数据治理系统运作的角度来看,需要一个长期机制来确保。在大数据时代,来自数据治理的数据可以发挥更大的作用。大数据可应用于产品生命周期,深化客户需求,掌握客户痛点,促进产品创新。

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