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            • 行業痛點
            • 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
            • 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。
            • 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
            • 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。
            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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