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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
智能数据问答平台
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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。