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數據治理怎么做?

2019-05-10 15:45瀏覽數:29

欣思博(北京)科技有限公司(以下簡稱“欣思博”),是一家面向現代企業“數字化轉型”的綜合解決方案提供商。從“頂層設計”視角出發,全面分析企業數字化轉型機會,幫助企業構建數字商業時代的綜合競爭力。

本文是欣思博商學院從多年企業大數據咨詢規劃和實施實踐經驗出發,分享自身對于數據治理這一重要概念的理解,嘗試為大數據生態的知識交流和積累貢獻微薄之力。


數據治理不僅需要完善的保障機制,還需要理解具體的治理內容,比如我們的數據該怎么進行規范,元數據又該怎么來管理,每個過程需要哪些系統或者工具來進行配合呢?這些問題都是數據治理過程中最實際的問題,也是最復雜的問題,今天我們將從數據治理的各個核心領域來解答這些問題。

利用大數據挖掘技術分析各類海量信息,發現市場熱點與需求,實現產品創新服務。可以將大數據應用到產品生命周期,深入挖掘客戶需求,把握客戶痛點,推動產品創新。

基于大數據創新產品評價方法,為產品創新提供數據支撐。通過大數據分析,改變目前以規模、總量為主的業務評價方式,建立一整套完整的以質量、結構為主的全新的評價方式,以引導全行真正追求有質量、有效益的發展。

1、加強內外部信息聯動,重點利用外部信息提升銀行風險防控能力。

(1)在信用風險方面,可以結合外部數據,完善信用風險防范體系,基于可視化分析有效防控信用風險的傳導。引入大數據理念和技術,統一信用風險模型管理,構建覆蓋信用風險訓練、模型管理、日常預警、評分評級、客戶信用視圖以及業務聯動控制的信貸大數據平臺,建立多維度、全方位的縫隙愛你預警體系。

(2)在市場風險方面,基于市場信息有效預測市場變動,基于大數據處理技術提升海量金融數據交易的定價能力,構建定價估值引擎批量網格計算服務模式,支持對海量交易的實時定價,有效提升銀行風險管控與定價能力,為金融市場業務的發展提供有力支撐。

(3)在操作風險方面,依托大數據信息整合優勢,有效防控操作風險。通過可視化技術,從業務網數據中發現識別風險線索,實現由“風險監控”向“業務監控”模式轉變,提升風險的提前預警能力。加強跨專業風險監控模型的研發,通過由點帶線、由線及面的矩陣式關聯監控,提前識別風險交織趨勢,防范風險傳染。

2、利用大數據技術提升經營管理水平,優化業務流程,實現精細化經營決策

(1)在經營決策方面,通過外部數據的補充和整理,實現經營分析外延的拓展,從市場和經營環境的高度分析各級機構的發展方向、競爭壓力,制定更合理、更有效的經營策略。同時,應用大數據可視化技術,實現復雜分析過程和分析要素向用戶的有效傳遞,增強分析結果說服力和指導性,向經營人員提供有力的信息支撐。

(2)在資源配置方面,依托大數據采集和計算能力,提升測算的敏感性和有效性,加強財務預測的可靠性和有效性,為總體資源配置提供更好的信息支撐,實現對具體資源配置的動態管理。

(3)在過程改進方面,優化業務流程,對交易、日志的專業挖掘,探索當前業務處理流程節點的瓶頸,尋求最有的解決方案。比如通過分析客戶從排隊到等候完成全部交易的流程合理性,提出過程改進方法,提升網點整體運營效率和客戶體驗。

(4)在運維保障方面,基于流數據處理技術,搭建準實時的應用交易級監控平臺,實現交易運行情況的即時監控,保障業務運行穩定高效。

欣思博的愿景是賦能現代企業“數字化轉型升級“,塑造企業面向未來發展的科技服務生產力。如果您想了解更多關于欣思博商學院的內容請戳二維碼關注,轉載引用請注明出處。

自古至今,專業人才都是支撐行業發展的根基。隨著互聯網技術的深入應用,單一的專業人才已不能滿足行業發展的需要,一專多能的復合型人才成為各公司競相爭搶的優質資源。在全球經濟下行、產業環境回歸到本質的影響下,擁有單一資源能力的人才已不能為行業帶來預期價值,以市場訴求為載體的復合型人才嚴重稀缺。那么,在實踐中,單一能力的人才如何向復合型人才轉變呢?欣思博商學院本著頂層設計、融合創新、追求卓越、健康共贏的原則為您解析復合型人才的進化之路。

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