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以标准化指标服务体系提升数据治理信

2018银行业金融科技新知论坛4月20日在厦门举行,来自金融机构高管、CIO 及信息科技负责人、风险与合规部门负责人参与了本次论坛。博彦科技金融业务部数据实施部总经理、数据服务产品经理陈行美在大会主题演讲上介绍了针对信息化系统数据质量提升的举措。

一直以来,银行业都是技术创新的实践者。科技成为驱动商业银行业务创新、助力传统金融产业升级的关键因素。特别是当前以人工智能、大数据、云计算、移动互联等为代表的新一轮信息技术,对提升金融效率和优化金融服务提供了技术保障。

博彦科技金融业务部数据实施部总经理、数据服务产品经理陈行美发表演讲

在大数据时代,如何提升信息化系统的数据质量成为每一名业内人士都要面对的问题。在陈行美看来,大多数金融企业的数据有其自身特点:一、系统多,系统异构管理难度大;二、建设周期长,累积了大量数据;三、企业需要高质量的数据做正确的判断,采取有效的行动,提供高质量的产品和服务。基于以上特点,有效的数据管理成为提升信息化系统能力的重要一环。

博彦科技在服务大量金融客户基础上,总结提出了数据治理提出了四大要素:一、数据治理是企业战略层面的问题;二、数据治理是个业务问题,需要和财务一样,严肃地对待;三、高效的数据治理技术平台是抓手;四、数据治理需要让相关人员看到信心。

博彦科技的大数据管理平台通过对元数据自动化抓取,分析问题,帮助开发,提升效率;建立数据标准,可落地、可视化;通过自动检测,动态评估,问题跟踪,形成知识库提升数据质量。

其中,针对元数据管理,包括对于业务系统的数据进行登记,完成数据表的信息登记;支持ddl发布程序生成;支持不同版本的比较和回退;完成数据表及数据表字段代码的信息登记;完成表与表之间,字段与字段之间的关系登记,维护上下游元数据之间的关系,该功能为数据地图支撑功能;完成对于主要数据库、BI工具、etl工具的自动化采集。

除加强元数据管理外,为提升数据质量,博彦科技大数据管理平台还针对不同性质的数据进行了大量分析。例如检核规则趋势分析、系统检核规则趋势分析、单表问题分析。设置了数据质量评分卡,针对数据质量问题提出处理意见,并对知识库、检查日志、操作日志进行了系统管理。

陈行美最后强调,无论是统一数据业务口径,还是通过维度模型提升基于范式模型的基础层的数据读取效率;以及构建数据服务知识库,让我们的数据服务成为可以继承的资产;数据治理需要让相关人员看到信心,对于管理人员、业务人员还是IT人员,有信心通过标准化指标服务体系提升数据质量。