本文来源于:鑫智奖·2025第七届金融数据智能优秀解决方案评选,作者:数语科技
数语科技:Datablau智能数据治理解决方案
2025-02-19 关键词:数据安全,数据治理,数据治理与数据平台
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一、解决方案简介
Datablau智能数据治理解决方案覆盖事前、事后、事后数据全生命周期治理流程,对金融机构在业务发展中不断产生的增量数据和逐渐积累的存量数据的治理进行设计和规划,全面构建数据模型管控、数据标准落标、数据智能盘点、数据标准智能推荐与管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据开发等数据治理体系,并通过资产服务实现数据价值,为金融机构数字化运营和监管报送提供战略资源。
二、应用场景痛点简介
金融机构面临以下痛点:
1.数据标准不统一
各部门数据定义不一致,数据口径不统一,导致数据难以整合和分析。
2.数据质量差
数据缺失、错误、重复等问题严重,影响数据分析和决策的准确性。
3.数据资产不清晰
数据资产分散在各个系统中,缺乏统一的管理和盘点,难以发挥数据价值。
4.数据安全风险高
数据泄露、数据滥用等安全事件频发,威胁金融机构的声誉和利益。
5.数据服务效率低
数据服务流程繁琐,响应速度慢,难以满足业务部门的需求。
三、解决方案亮点介绍
1.智能化
该方案运用人工智能和机器学习技术,可以实现智能数据分类、数据标准自动推荐、数据质量智能检测、数据资产智能盘点等功能,大幅提升数据治理效率和准确性。同时通过接入DeepSeek,语义建模模块还具备了智能推荐和优化的功能,能够根据用户的历史数据和业务需求,为用户推荐合适的数据模型结构和设计规范。此外,它还能对现有的数据模型进行优化和调整,提高数据的可用性和价值。
2.一站式
该方案集成了数据建模、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理等多个核心功能模块,形成一站式的数据治理方案,覆盖了事前、事后数据全生命周期治理流程,实现数据生产规范化、数据管理运营智能化、数据服务一体化的全流程数据治理。同时也可以通过不同模块灵活组合来契合金融机构不同阶段、不同场景的数据治理需求。
3.行业适配
遵循金融行业数据安全规范,提供数据分类分级、数据脱敏、数据访问控制等安全措施,保障数据安全合规。
四、金融行业客户名单
建设银行、交通银行、民生银行、中国邮政储蓄银行、平安银行、北京银行、中原银行、中国人寿、广发证券、华泰证券、中国人民保险、三星财险、安联保险、中金、兴业证券等上百家金融客户。
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