,,

行業痛點

在外部要求和內部管理的雙重驅動下，各金融機構數據治理體系工作已經有序展開，但是數據質量不高的現象依然普遍存在，這需要我們在過去的基礎上，進一步優化完善數據治理體系，優化數據服務管理，加強數據標準、數據質量、數據安全合規管理。

產品介紹

以企業整體戰略為導向，從全局上保證數據治理與數據應用能力同業務發展相匹配，將實現業務目標作為數據管理和服務的核心驅動力，遵循完整性、系統性、前瞻性、指導性要求，制定數據體系規劃。

產品優勢

應用場景

數據治理管控域

明確數據治理目標與規劃、建立數據治理組織與架構、制定數據政策與制度，這是整個數據治理的前提和保障。
數據治理管理域

數據治理的日常管理工作，以水果超市為例：數據架構管理——要把水果擺放的緊湊、穩定、便于取放；數據標準管理——水果規格一致；數據質量管理——保證沒有爛水果；元數據管理——描述水果的品種、價錢和產地；主數據管理——往往是高價值、受歡迎而放在專區的水果；數據生命周期管理——水果保質期管理、下架管理；數據安全管理——防止被人偷吃、損壞；服務與創新——導購的精準服務
數據管控平臺

基于 Kafka、Flume 等大數據技術的質量檢核工具，基于大數據的元數據管理工具等 , 數據治理工作最終通過技術手段得以實現。

客戶案例

重慶銀行、萊商銀行、廣西北部灣銀行、齊魯銀行、重慶農商行、泰安銀行、天津農商行... ...