大数据治理方案

从采、存、管、用四大方面构建数据治理体系,高效积累数据资产,赋能业务应用场景,助力企业构建扎实的数据根基,实现数字化经营。

方案概述

帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系,包括数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理,赋能业务应用场景,助力企业构建扎实的数据根基,实现数字化经营。

方案内容

方案通过数据治理工作提升数据的价值,为企业实现数字战略夯实基础。数据治理工作作为一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具,全方位保障数据,改善数据决策,提升数据可信,防范数据风险。

大数据治理方案-方案架构
确定数据治理组织体系
设计专职机构,明确组织目标与定位,定义岗位职责边界,搭建数据治理各领域制度流程。
数据治理成熟度评估
收集企业在信息使用中存在的障碍和挑战,理清企业数据现状和用户需求,评估企业数据治理成熟度级别,确定数据治理目标。
专项能力建设
从数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理等各个领域完成专项治理工作,从采、存、管、用四大方面解决数据来源杂、关系乱、质量差、安全没保障,实现业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。
持续优化循环
通过评估各领域建设成效结果,对比治理目标,改进流程,形成新一轮数据治理工作。

应用价值

  • 增效降本运营

    高质量的数据有助于减低IT建设及运维成本,对企业的系统安全稳定运行及其重要。

  • 提升数据质量

    通过数据治理,及时发现、解决及监控数据问题,从根本上改善和解决系统的数据问题,保证数据的可用性、数据质量等。

  • 促进开放共享

    数据治理能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的价值。

  • 提升风控水平

    严密的数据安全机制,可以降低数据风险。

  • 促进管理创新

    业务流程和资源配置的优化,可以提高业务管理能力。

  • 优化流程管控

    大多数据治理的各模块都是独立地执行其功能,通过数据治理可以将数据管理各环节打通,实现完整的数据管控流程。

标杆案例

  • 赣州银行城商行数据管理平台
    完成包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管控三大主体模块的数据管理平台建设,总计梳理8个主题、1244条标准,通过数据标准工具对7000多个关键字段进行落地评估,实现新信贷、新总账、新理财、核算等系统的注释填充率到达100%,基于EAST4.0,梳理了300余条规则,实现监管报送指标自动化。
  • 广州荔湾政数局政务大数据平台
    依托四标四实基础数据,整合荔湾区政务数据资源,搭建全区统一的四标四实数据平台,提供多源数据采集、数据管控、数据共享交换、数据分析、数据挖掘、数据服务等核心能力,以大数据技术赋能数字政府建设,盘活数据资源,有效支撑区内政务服务数据使用需求和各部门业务系统的数据服务需求,使政务服务由“管理”向“服务”转变。

合作客户

  • 政府
  • 企业
  • 金融
*客户众多,仅列举部分,排名部分先后
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