基金行业解决方案
行业痛点
各部门的系统建设各自为政,没有统一标准规范进行约束,早期建立时没有考虑到跨部门的数据交互,因此数据分散在各个孤岛。
各部门之间的数据交换需求属于直线交换,没有流程、无法复用,数据的质量和安全都没有保障。
管理层做分析决策时没有有效的数据可供参考,数据缺乏统一出口和归口管理。
方案策略
建设数据标准体系、数据治理平台支撑数据资产梳理、构建数据中心设计模型。
提升数据质量、建设数据中心和数据安全管理。
完善服务应用、让数据资产能可看、可用。
产出和价值
数据标准体系落地和线上化管理
开展反洗钱数据质量工作
数据资产的梳理盘点形成数据目录
深入调研形成指标、主数据管理体系办法
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。

产品主数据标准模版
治理平台标准映射
产品主数据标准 核验统计分析表
开展反洗钱数据质量工作

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。

01 数据中心

牵头实行数据质量提升。

02 数据合规部

总结出业务规则。

04 金融科技部

依据各系统表字段结构输出,对应业务规则的技术规则脚本。

03 金融科技部

将所有规则导入质量管理平台,监测客户反洗钱数据质量反馈问题数据。

共同推进
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。

STEP 01
STEP 02
STEP 03
数据资产盘点落地的实施路径
业务系统摸底分析,形成管理办法指导常态化数据治理工作(元数据的业务信息充足率提升效果30%-80%)
中文补全优先级:
P1
P2
P3
完成率 87%
待补全系统数量 23
已补全系统数量 20
完成率 53%
待补全系统数量 30
已补全系统数量 12
完成率 42%
待补全系统数量 12
已补全系统数量 5
数据资产分类
梳理企业数据资产,根据反馈建议确定主题域资产目录以及盘点系统范围。
一级
产品
参与人
资讯
渠道
… …
… …
二级
三级
四级
结合资产平台落地数据资产成果
根据主题域资产盘点目录文件,建立可视化数据资产目录。
深入调研,形成指标、主数据管理体系办法

结合已开展的外部统一资讯及指标项目,形成指标管理办法、统一指标体系建设建议、主数据管理方案及系统规范建议,结合平台形成数据资产化成果。

元数据管理办法

Management Methods

通过制度规范各系统元数据管理,明确涉及部门工作职责和具体的操作流程。

指标管理办法
及统一指标体系建设建议

Management Methods&Suggest

通过制度规范各系统元数据管理,明确涉及部门工作职责和具体的操作流程。

主数据管理方案
及系统规划建议

Management Methods&Suggest

通过制度规范各系统元数据管理,明确涉及部门工作职责和具体的操作流程。