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对企业来说,数据治理的优势有哪些?

数据治理 共 1 个回答
  • 仰泳奈何桥
    仰泳奈何桥

    2022-09-02

    提升数据质量:建立数据质量进行定义、监测、分析、整改和评估的闭环管理机制,逐步提升全行数据治理;
    加强源头控制:从源头控制数据质量,参照数据标准,培训数据录入人员与客户经理熟悉相关的数据质量规范要求。把数据质量管理流程融入到业务管理流程中,通过流程去规范化数据操作;
    统筹外部数据:明确外部数据管理工作,规范外部数据的采集、共享与应用流程,建立外部数据采购管理,数据资产的发布和维护等流程;
    完善全行统一客户视图,建立统一产品信息管理:根据各类业务的信息归类,针对不同的主数据特点,统一业务概念,促进数据信息的整合,建设或完善相应的客户、产品、机构等主数据管理系统;
    加大数据人才培养,智能工具应用:根据业务用数需求,配置并培养专业数据人员,加大数据可视化、商务智能工具应用,积极探索数据应用场景,以数据驱动内部管理和业务发展的持续提升;
    数据分析挖掘:利用大数据实现信用风险管理,利用行内外大数据资源及人工智能技术,将打分卡、策略、决策引擎等量化分析工具应用于风险管理 领域,提升风险管理水平;
    统一数据口径:在全行范围对基础数据标准和指标数据标准形成统一的认识,制定全行级的数据标准,明确指标及其相关基础数据项的名称、业务含义、加工口径、应用场景、责任部门及权威系统等信息。

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