数语Datablau基金行业数据治理解决方案_基金管理系统

数语Datablau基金行业数据治理解决方案

数语Datablau基金行业数据治理解决方案，规则导入，全面监控，梳理数据质量监测规则。监控数据质量。形成数据质量报告。多方配合形成解决方案。推动落地切实提升数据质量。根据主题域资产盘点目录文件，建立可视化数据资产目录。

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项目目标

主数据标准线上管理
标准落地，线上管理，数据资产管理平台线上管理主数据标准，实现主数据标准落地。

统一资讯指标纳入数据治理平台
可查可用，形成管理机制，结合已开展的外部统一资讯及指标项目，落地数据的资产化成果。方便查询和访问，形成指标管理办法。

数据质量落地监控
规则导入，全面监控，梳理数据质量监测规则。监控数据质量。形成数据质量报告。多方配合形成解决方案。推动落地切实提升数据质量。

数据资产盘点
主动盘点，心中有数，公司各系统数据资产现状摸底，实现系统、表、字段、数据关系的自动抓取。重点针对产品，参与人，渠道，资讯主题，盘点梳理数据资产，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。

数据质量- -监测出问题数据、调整技术规则问题 icon

数据质量针对7个系统监测，分别为直销、财富OTS、金证TA、分TA、注册登记、中信TA及网商TA系统。这7个系统截止2020年12月的客户数据同步在星环大数据平台。

01
数据中心牵头数据质量任务，协调合规部和金融科技部资源，确定问题统计维度，检查问题数据，反馈问题数据及脚本问题。

02
将7个系统技术规则脚本语法及函数调整为星环版本，录入质量管理平台，监测数据质量问题，反馈问题数据及脚本问题。

03
合规部总结出业务规则，确定字段范围，检查问题数据，反馈脚本问题。

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，依据反馈的脚本问题调整脚本。

数据质量监测范围

数据质量各系统统计情况 icon

反洗钱数据质量问题数据量排名前十的业务规则 icon

确定数据资产盘点主题域分类 icon

根据对XX基金各业务系统数据资产现状摸底整理分析，结合数据资产盘点涉及主题域定义及范围和基金证券行业数据模型分类，运用自上而下和自下而上方法梳理；参考数据中心、运营部和金融科技部的反馈建议，将产品、参与人、资讯及渠道主题域资产目录进行分类分级。

可视化数据资产目录

根据主题域资产盘点目录文件，建立可视化数据资产目录。

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