智能数据治理平台

金融数据治理的推进发展,既是金融企业自身业务发展的迫切要求,也有外部政策和监管的要求,宗旨在于加强提升金融业务信息管理和信息服务,以更好地创造数据价值反哺业务。

方案咨询

方案概述

随着银保监会启动监管数据质量专项治理行动,标志着金融行业数据治理步入“深水区”,金融监管数据的质量提升、数据标准落标、数据治理长效机制的建立、数据价值的呈现等,成为当前数据治理难以落实的痛点。

  • 监管部门要求
    监管部门要求

    银保监发布《银行业金融机构数据治理指引》,要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并与监管评级挂钩,金融行业数据治理浪潮开始自上而下掀起

  • 内部分析决策需求
    内部分析决策需求

    高质量的数据是企业经营决策的基础,以大数据技术推进数据价值转化为,支撑客户关系管理、风险管理、财务分析、运营绩效和监管报送等决策

  • 运营风险管理的需要
    运营风险管理的需要

    作为具有经营风险的金融机构,数据治理的措施和成效,可为前端业务部门设置风险限额、预警规则,为信息、流动性等风险识别和计量提供基础数据

  • 信息系统建设要求
    信息系统建设要求

    数据整合过程中往往会遇到数据缺失、数据质量、数据不标准等问题,金融机构在数据标准化、数据治理等管控策略和体系的建设是整个信息系统建设不可缺少的环节

方案内容

华宇智能数据金融数据治理服务,致力于帮助金融机构解决内部数据治理业务需求和外部数据治理监管要求,建立起闭环式覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一流程。

  • 数据治理规划路径
    数据治理规划路径

    数据治理从整体规划上来讲需要自上而下进行,战略规划指导前瞻设计、前瞻设计推进落地运行,数据治理一定是一个需要长期规划的工作,着眼当下布局未来,制定战略计划组织治理保障机制,进而设计总体数据架构和模型,指导明确治理的具体落地措施。

  • 数据治理推进路径
    数据治理推进路径

    从数据治理实施落地路径上来讲,应该是自下而上推进,梳理系统数据现状,明确数据存在的问题,制定具体数据标准规范统一数据统计口径,完成数据整合管理等等,推进优化业务应用设计和数据模型,进而推动业务数据架构不断创新,形成闭环。

方案优势

  • 成熟且完善的数据治理方法论
    成熟且完善的数据治理方法论
    华宇智能数据拥有专业的数据治理能力框架以及数据治理统一流程、数据治理成熟度评估模型等方法论和项目经验支撑。
  • 一体化睿治平台
    一体化睿治平台
    华宇具备涵盖元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据安全等服务领域的智能数据治理平台,统一底层架构,全方位融合打通金融数据治理全流程。
  • 专业的数据治理人才队伍
    专业的数据治理人才队伍
    服务于超200+金融机构客户,具有丰富金融大数据实践经验,深度了解金融数据治理的需求和重难点。
  • 覆盖数据治理全过程
    覆盖数据治理全过程
    有一整套覆盖咨询规划、实施落地、数据应用、交付运维等数据治理全过程的行业项目经验。

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