一起來看，金融行業大數據治理背后藏著什么樣的答案？

2015-04-29 11:08:40 大云網　點擊量：評論 (0)

金融行業是典型的數據驅動行業，自人民銀行攜手全國金融標準化技術委員會啟動《銀行業標準化體系框架》研究工作以來，人民銀行先后下發了《金融業機構信息管理規定》、《貸款統計分類及編碼標準（試行）》、《存

金融行業是典型的數據驅動行業，自人民銀行攜手全國金融標準化技術委員會啟動《銀行業標準化體系框架》研究工作以來，人民銀行先后下發了《金融業機構信息管理規定》、《貸款統計分類及編碼標準（試行）》、《存款統計分類及編碼標準（試行）》等多項標準，并牽頭組建了有24家銀行組成的金融統計標準化工作小組，加大數據標準化的工作力度。“數據是重要資產”的觀念已經在金融行業成為共識。那么，問題來了：

運用金融行業海量數據分析挖掘的金融行業大數據治理背后藏著什么樣的答案？什么才是金融行業大數據治理背后的真實價值呢？

10月29日，受邀出席2014金融業云計算和大數據應用發展座談會的普元金融事業部技術總監張健，和大家一起來詳細剖析這些問題。

大數據治理=數據質量管理？

有初識大數據治理的小白提出，大數據治理就是在海量數據中優選出有價值的數據，以有價值的數據來實現大數據治理價值。這，正確嗎？張健明確回復，“NO！”

大數據時代，數據應用的前提是要具備高質量的數據。銀監會也早在2011年就明確提出了“建立數據治理機制，積極推進數據標準化和數據質量建設”。要優選高質量的數據，無疑要采用“大數據治理”這一基石和關鍵平臺。在金融行業，誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。但是，大數據治理只需要完成數據質量管理、有價值數據的提取就可以了嗎？張健在座談會上通過某大型政策性銀行數據治理整體情況的實例，展現了大數據治理不僅僅有數據質量管理的答案。

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移動互聯時代，大數據治理更需要在以數據為中心的大數據環境下，以數據服務流程管理為載體，元數據管理、數據質量管理、數據標準管理、數據調度監控管理為手段，建立“一個流程，兩個維度”的框架體系。并且，結合開行數據管理辦法梳理數據服務流程間的流轉關系，實現在管理維度上提供系統支持。而在另一個維度——技術維度上，大數據治理更需要劃分為元數據管理、數據質量管理、數據標準管理、數據調度監控管理和數據服務流程管理多個模塊，使數據標準管理從數據定義階段入手貫穿于整個數據生命周期。

就像普元CTO焦烈焱曾經在2014中國金融云平臺峰會上強調的那樣，當下金融行業CIO們應以資產的角度來管理數據，讓數據對內發揮作用，并解決在多種技術混合下的大數據治理的實時性和快速交互等問題，讓數據也可以對外產生效益。

大數據治理=數據質量管理+業務環節支撐？

有已接觸大數據治理一段時間的用戶舉手：大數據治理在數據質量管理的基礎上對內發揮作用，同時能良好支撐業務，對外產生效益，不就OK了嗎？張健仍舊只能答復：“NO！”

普元作為國內領先的基礎軟件產品與解決方案提供商，自2010年開始已涉足大數據領域，一直走在整個業界的前列。普元數據治理平臺PrimetonData Governance能夠進行跨行業、多領域數據治理，擁有強大、靈活的數據接入能力，強大的解析能力，多平臺一體化的分析能力。在中信銀行的項目中，普元團隊通過分析，實現了以業務價值為驅動的原則，在元數據信息整合共享、變更影響分析等環節發揮了重大作用，有力提升了日常工作的效率。

除此之外，普元數據治理平臺Primeton Data Governance在國家開發銀行、上海銀行等國內金融行業的重點企業，均已成功應用。但，這些就是足夠的了嗎？隨著金融業務的載體與社交媒體、電子商務的融合越來越緊密，金融行業僅對原有15%的結構化數據進行分析已經不能滿足發展的需求，急需借助大數據戰略打破數據邊界，囊括85%的大數據分析，來構建更為全面的企業運營全景視圖。面向大數據時代的移動互聯態勢，普元力求以先知者的直覺思考金融行業數據治理平臺問題，面向金融機構之間的競爭將在網絡信息平臺上全面展開的“數據為王”時代，引領平臺發展。

大數據治理=構造面向互聯網金融的全新生態體系！

目前，普元平臺產品不僅提供數據質量管理、支撐業務環節，更全力支持互聯網金融時代的大數據應用。張健通過某大型政策性銀行數據治理建設思路、某大型城市商業銀行數據治理總體結構和某大型資產管理公司數據治理——組織架構設置三個案例，詳細剖析了普元軟件大數據治理平臺在金融行業對接互聯網金融時代的成功案例。

這些成功案例，多元涵蓋大型政策型銀行、大型城市商業銀行、大型資產公司，已使普元數據治理平臺Primeton Data Governance享譽金融行業。其領先的技術和方法論，基于“大平臺”+“微應用”思路創新性地進行企業軟件架構設計，構建從“微”做起的IT平臺，落點在客戶最終體驗，即微小的快速服務體驗上，使信貸類產品數據標準落地，打通行內貸前、貸后、核算環節產品數據流，提升不同業務環節產品數據的一致性，對業務環節實現良好支撐。同時，全力打造對接互聯網金融的全新生態體系：一種平衡的、處于一定自然成長的失控狀態的內部IT生態系統，實現數據生態成長。

普元數據治理平臺Primeton DataGovernance，不僅擁有非實時數據整合、實時數據整合、數據治理、數據發布、數據可視化、數據分析等一系列產品，實現標準化、模塊化和動態可持續的一體化解決方案：提供從咨詢、數據集成、數據治理到可視化的“一站式”服務，還著重針對風險管理等問題，通過業界流行的流式計算技術Storm，為金融行業這一面向海量客戶的服務行業實現應用場景設置、實時風險控制、主動營銷、時間預警等功能，為大數據安全保駕護航，已逐步成長為大數據時代企業挖掘數據資產、高效分析、提升業務管理能力的利器，支撐互聯網金融環境下數據生態成長體系。