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    • 行業痛點
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    • 產品介紹
      • 

    • 產品優勢
      • 

    • 應用場景
      • 

    • 客戶案例
      • 

    

    

     
    

    

    

    

    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
    

    

    

      

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      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。
      

      

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      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
      

      

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      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。
      

      

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    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... ...
    

    

    

    

    


    

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