神州信息數據管控平臺
隨著移動互聯網、云計算、大數據、物聯網的快速發展，企業掌握數據的數據量迅速增長、數據結構越發復雜、數據所有權不明、跨部門的數據需求，數據質量因此不斷下降、出現多種數據問題、增加數據維護成本、阻礙員工間有效溝通。準確的數據才是企業可信的決策依據，數據質量問題影響著現有數據平臺正常支撐業務決策、阻礙著企業數字化轉型。通過數據治理，培養企業數據意識、提高數據質量、提升數據利用率、發揮數據價值、促進業務/產品創新、提高企業競爭力。
立即咨詢產品概述
神州信息數據管控平臺是通過建立數據治理體系，為數據管理活動提供保障；啟動數據管理基礎活動，確保數據需求與業務需求一致；提高數據內容質量，充分發揮企業數據資產的價值。
數據治理的分階段規劃
數據治理是行內數據資產管理長期的過程，并逐步實現數據資產價值的過程。
· 實現數據管控標準化
· 元數據管理
· 數據目錄管理
· 數據分類
· 數據解析
· 新增管理上線
數據質量提升
· 數據質量規則定義
· 數據質量檢查
· 數據完善
· 問題跟蹤
· 工作流派單
· 質量問題管控流程和規范化
數據價值體現
· 數據主題層建設
· 數據服務
· 數據標準化服務
· 專題分析服務
· 標簽管理和服務
· 指標管理和服務
數據中臺
· onemodel
· oneID
· oneService
· 實體打通和畫像
· 邏輯化服務
· 跨源服務
產品功能架構
· 開發數據戰略、數據政策，高階概況的描述數據治理的目標、主要內容和行動計劃，指導數據治理方向性選擇。
· 制定數據管理相關制度、建立數據管理組織架構，明確企業數據所有權和數據管理工作的職責和職責分配。
· 定義數據管理工作流程，保障數據治理相關工作有序推進和工作成果的及時匯報。
· 組織開發/購買數據資產管理平臺，提高數據管理相關活動的效率。
· 元數據管理：幫助企業了解數據來自哪里、數據在業務系統中含義、業務代碼含義、口徑說明、存儲結構、誰是數據所有者、誰管理和解釋數據等。
· 數據標準管理：幫助企業規范業務術語、統一技術要求，確保數據需求的業務一致性，促進不同數據源的數據共享。
· 數據質量管理：幫助企業主動、全面地發現數據質量問題，高效地分析和解決數據問題，實現完整的數據質量管理閉環。
· 數據安全管理：幫助企業識別涉及商業機密和客戶隱私的數據，準確對數據進行安全分類和分級，保障數據安全的訪問和使用。
· 數據架構管理：理解企業數據需求，分析企業信息價值鏈，保持圖形化的企業數據模型和數據流與實際業務一致。
· 數據建模：根據不同的數據應用的業務和技術要求，選擇適合的數據建模方法和數據模型，如三范式建模、維度建模、Data Vault建模、本體建模等。
· 數據開發與應用的服務：為數據開發和應用提供數據質量保障，指導數據開發和使用。數據開發包括以下活動：數據整合項目、數據倉庫和商業智能項目、數據集市項目、主數據管理項目、歷史數據平臺項目等。數據應用包括以下活動：數據可視化項目、商業智能報表（綜合展示平臺、報表、儀表盤、數據立方體/OLAP等）項目、預測性分析與數據挖掘項目、數據科學研究項目等。
產品特點及優勢
充分和有效的部門訪談，找到數據治理的切入點，結合完整的數據管理知識體系（國際數據管理協會-DAMA）和豐富的數據治理咨詢經驗，靈活的定制企業的數據治理體系。
提供全套數據治理工具，如元數據管理平臺、數據標準管理平臺、數據質量管理平臺、數據安全管理平臺。
全面的數據質量檢測和數據質量問題管理，全面提升企業數據質量，強力保障數據資產變現，提高企業市場競爭力。
數據治理咨詢團隊有豐富的數據治理行業背景，且多為DAMA中國協會成員，在業務分析、數據建模、數據分析、數據可視化、數據挖掘等方面有多年實踐經驗，熟練運用數據幫助企業實現業務/產品創新和內部優化。
給客戶帶來的價值
快速掌握數據在其生命周期中的狀態，提高數據在其生命周期中的效率
提升銀行內部部門之間的共享數據和協同工作能力
發現數據存在問題，協助提升銀行數據質量
健全數據運用和數據服務，確保數據運用的安全性和規范性
配合銀行數據治理成果的落地和管理，促使銀行數據質量提升
典型案例
通過開展數據治理，建設數據治理體系，進行數據質量專題整治、數據標準建設、元數據動態采集，有效提高了銀行數據質量和捕捉源系統的變化。
政務大數據的建立依賴于自頂向下的數據架構規劃和自底向上的數據治理，通過數據架構規劃與數據治理相結合，形成政務大數據質量和價值的重要保障。
滿足監管要求是推行數據治理很好的切入點。商業銀行需更加重視監管數據，把監管數據納入數據治理，在監管統計制度、監管統計系統、監管數據報送、監管數據質量管控等方面持續優化和提升。
