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数语Datablau银行业数据治理解决方案

数语Datablau银行业数据治理解决方案,数据治理体系是一个“梳理资产+数据管控+支撑开发+知识分享”的体系。利用先进的IT工具来支撑数据治理的各种活动,实现数据治理自动化及数字化,有效提高数据治理流程效率及保障数据治理成果。
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建体系

总体目标:建设完善且契合XX银行的数据治理体系。近期目标:结合XX银行数据治理战略目标,完善XX银行数据治理体系内容。

落标准

总体目标:完善并加强XX银行数据标准体系的落地。近期目标:以已梳理的重点资产的数据等为抓手,完善XX银行数据标准体系及数据标准落标流程,制定重点资产数据的数据标准落标策略及路线图,实现重点资产的数据标准落标。

数共享

总体目标:建立数据资产共享体系,支撑XX银行数据资产的安全共享使用,有效提升数据资产价值,为数据资产价值化提供依据。近期目标:分析梳理XX银行重点数据资产的数据安全级别及共享级别,形成数据资产的共享目录框架及数据资产共享流程,实现部分重点数据资产的数据共享。

理资产

总体目标:构建XX银行的数据资产目录,摸清XX银行的数据资产状况。近期目标:梳理XX银行重点数据资产,根据行业特征及XX银行业务特色设计数据资产目录框架,将已梳理资产与框架结合形成重点资产目录。

保质量

总体目标:根据数据治理体系要求,保障并管理XX银行数据资产的数据质量,为数据共享、数据资产价值化提供支撑。近期目标:以重点数据资产的数据质量提升为抓手,梳理数据质量规则,执行数据质量PDCA流程管理,实现重点数据资产的数据质量提升。

用工具

总体目标:利用先进的IT工具来支撑数据治理的各种活动,实现数据治理自动化及数字化,有效提高数据治理流程效率及保障数据治理成果。近期目标:数据治理平台(数据资产、数据标准、元数据、数据质量、数据安全等),数据模型工具(数据模型线下及线下开发、模型管理),数据服务平台(数据订阅/分发服务、数据查询/申请服务、数据调用服务、公共数据资源池、数据资源服务、数据即时服务)。

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数据治理体系是一个“梳理资产+数据管控+支撑开发+知识分享”的体系

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书同文、车同轨:制定并实施统一的数据业务标准、数据技术标准,形成统一的数据标准体系。

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