阿里云：基于知识图谱的全域数据资产智能管理与运营

本文来源于：“鑫智奖”第五届金融数据智能优秀解决方案评选，作者：阿里云

2023-03-30 关键词：业务平台,业务系统建设,数据治理1733

一、解决方案简介

该方案通过数据资产元数据构建引擎、列算子血缘引擎、关系挖掘引擎和数据资产目录挂载引擎的部署，可快速实现金融机构数据资产的业务目录分类以及数据资产标签集合建设。通过可视化引擎管理平台的建设，实现对数据资产管理的在线运营。

二、应用场景痛点简介

金融行业是数据建设早、数据丰富的行业之一。在多年的数据建设中沉淀了丰富的数据资产，以一个中等股份制银行为例，其数据库表通常在10万量级左右。

海量的数据建设增加了管理难度，也带来了使用上的困扰。数据用户想要找到自己需要的那张表，面对海量数据宛如大海捞针。通过数据资产目录的建设可以一定程度上解决上述数据获取问题，但是手工建设数据目录建设工作量大、成本高、周期长，且对资产的描述单一。

本方案结合通过数据资产元数据构建引擎、列算子血缘引擎、关系挖掘引擎和数据资产目录挂载引擎等关键能力，很好的解决传统数据目录建设的不足。

三、解决方案亮点介绍

本解决方案优势在于：

1)大幅提升数据资产目录建设速度：使用自动化数据资产挂载引擎，相比数据资产手工挂载，目录建设速度整体可提升5-8倍；

2)精准定位数据链路、显著降低问题分析排查范围：利用列算子血缘分析技术，基于元数据知识图谱的构建，精准定位血缘链路、定位具体数据加工步骤的具体节点，有效缩小数据资产问题分析的排查范围；

3)跨平台血缘链路识别：可通过分析相关脚本和作业等方式，分析和识别跨系统血缘关系，解决“跨系统血缘断点”的问题，真正实现数据加工的端到端加工链路分析

四、金融行业客户名单

某股份制银行、某区域性城商行、某商业银行。

五、客户评价

某股份制银行：

数据资产管理是我行多年以来非常重视的建设领域，在建设过程中，如何进一步降低建设成本、解决跨平台数据链路连接性问题和数据问题溯源的精准定位，一直是困扰我们多年的问题。

通过“全量资产可视化”项目，我们引入了阿里云列算子血缘技术，实现了98.5%的跨平台元数据链路识别率；基于图数据库的元数据存储和计算引擎、自动化数据资产挂载等行业领先的关键技术，快速建设形成数据资产目录和多维度的标签体系，极大的提升了全行数据浏览和使用的便利性。同时，根据数据效能标签进行平台资源治理，实现平台存储资源整体节约3%。

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