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大数据治理解决方案解决各个环节的数据问题

通过查找一些资料和相关文档,对大数据做了一个归纳,大体分为三个大类:

第一类为机器和传感器数据:包括智能仪表、工业设备传感器、设备日志、交易数据及呼叫记录等;

第二类为传统企业数据:包括CRMsystems的消费者数据,传统的ERP(Enterprise Resource Planning)数据,库存数据以及账目数据等;

第三类为社交数据:包括用户行为记录,反馈数据等,如微博、微信、QQ这样的社交媒体平台。

那么大数据解决方案应该能够解决各个环节的数据问题,从数据的存储、管控到数据服务应用。

1.数据存储

支持多种数据源,包括常见的关系型数据库:Oracle、mysql、sqlserver、hive、DB2、达梦等,除此之外还应该支持非结构化数据的存储,如mongodb、hadoop既包括结构化数据,也包括文本、多媒体等非结构化数据。

2.数据管控

数据集成、数据交换、元数据的采集、数据标准的制定、数据质量的把控、主数据以及数据资产和安全的管理都属于数据治理的重要环节,根据数据类型和行业的不同提供有针对性的解决方案。数据集成能够根据不同的业务数据进行数据建模,数据交换要消除数据传输共享的壁垒,针对不同类型的数据源进行元数据的采集,摸清企业数据字典掌握数据的来龙去脉,在此基础之上,对数据的标准、质量以及企业的主数据、安全进行把控。

3.数据服务应用

对数据进行规范化流程治理完成后,对数据进行统计分析,对外提供服务应用,能够提高数据的价值、为领导提供决策依据。

如今大数据治理存在四大痛点极待突破。

第一,数据分散、杂乱、割裂、难以看清。银行业务线众多,数据源分散,且各系统间无法打通,成为各信息孤岛,数据搜集标准也不相同,零散存储在各个业务系统中,难以形成全局数据联动。

第二、数据收集渠道单一、模式落后、效率低、成本高。业务增长带来数据增长,传统数据管理模式难以应对大数据增长,从渠道上来说,传统数据收集渠道单一、落后、偏线下化,从方式上来说,大多中小银行收集信息手段仍停留在手工阶段收集阶段,效率低、成本高且造成数据出入。

第三、数据标准不统一、缺乏分析工具,数据难运用。数据标准不统一,导致整合困难,难以进行全局联动,再加上缺乏数据分析工具、仅靠数据专业人才难以满足银行需求,且难以看到数据实时变化及价值。难以真正实现数据驱动业务发展,提升运营管理水平。

第四、系统落后、难以满足数据管理需求,存在数据风险隐患。在数据井喷式增长的当下,银行系统未能跟上数据增长而变化的需求,难以满足监管要求,同时存在数据隐患及风险问题。

首个基于大数据平台的全流程数据治理解决方案推出-睿治数据治理平台

睿治数据治理平台是亿信华辰基于13年的数据治理经验,已形成一整套数据治理解决方案,通过元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块的任意组合,满足所有客户的数据治理需求,实现数据价值的最大释放。目前已广泛应用于财政、税务、卫健委、农业、食品安全、安监、法检及政法、金融、企业等,为客户提供信息化顶层设计与规划咨询、应用软件开发、系统集成、运维和运营等全方位的专业服务。

睿治平台主要目的是发现并解决数据问题,通过一系列措施规范数据,减少数据问题发生,整体提高数据的应用价值。将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190919A0F6L400?refer=cp_1026
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