智慧金融大数据平台数据治理与建设方案
大数据治理平台建设解决方案
大数据治理平台建设解决方案随着信息化时代的到来，大数据成为了企业管理和决策的重要基础，然而，大数据的快速增长和复杂性也给数据的管理和治理带来了巨大挑战。
为了解决这一问题，建设一个高效的大数据治理平台显得尤为重要。
本文将从架构设计、数据质量管理以及安全保障三个方面，介绍大数据治理平台的建设解决方案。
一、架构设计大数据治理平台的架构设计是保障平台稳定运行和高效性能的基石。
一个典型的架构包含数据采集、数据处理和数据管理三个层次。
1. 数据采集层：在这一层，需要建立灵活可扩展的数据采集机制，能够无缝地接入多种类型和来源的数据源。
通过采用分布式采集、实时采集和离线采集等方式，确保数据的高质量和高效率的获取。
2. 数据处理层：在这一层，需要构建强大的数据处理引擎，支持数据清洗、转换、加工和计算等功能，并能够应对大规模数据的计算要求。
同时，还需要考虑支持实时处理和批处理两种模式，以满足不同业务需求。
3. 数据管理层：在这一层，需要建立完善的数据管理机制，包括数据存储、数据索引和数据检索等功能。
通过建设数据仓库、数据湖等数据存储结构，确保数据的可靠性、一致性和可用性。
二、数据质量管理数据质量是大数据治理中至关重要的一环。
为了保障数据质量，需要从数据采集、数据处理到数据管理全过程进行细致的规划和控制。
1. 数据采集质量控制：在数据采集过程中，需要确保数据源的准确性和完整性。
可以采用数据源验证、数据质量评估等手段，及时发现和纠正数据采集中的问题。
2. 数据处理质量控制：在数据处理过程中，需要进行数据清洗、数据验证和数据校验等操作，排除脏数据和错误数据的影响。
同时，还需要制定数据处理的标准和规范，确保数据处理的准确性和可信度。
3. 数据管理质量控制：在数据管理阶段，需要建立数据标准和数据规范，对数据进行分类和归档，以便后续的数据分析和利用。
同时，还需要制定数据安全和隐私保护策略，确保数据的合规性和安全性。
三、安全保障大数据治理平台的安全保障是一个重要的考虑因素。
金融数据治理措施方案
金融数据治理措施方案在金融行业中，数据治理措施的实施对于保护客户数据安全、提高业务效率以及减少风险具有重要意义。
以下是一个关于金融数据治理措施方案的700字的建议：1. 数据治理目标和原则：明确金融机构数据治理的目标，例如确保数据完整性、可靠性和安全性，以及提高数据的可访问性和可分析性。
建立数据治理的基本原则，包括数据分类、数据质量、数据持有期限等。
2. 数据分类和敏感性级别：根据金融机构的业务特点，将数据分为不同的分类，例如核心业务数据、客户个人信息数据、财务数据等。
确定每个分类数据的敏感性级别，并制定相应的数据保护措施和审计要求。
3. 数据采集和存储：建议建立统一的数据采集和存储系统，确保数据能够按照规定的流程进行采集、传输和存储，避免数据遗漏或被篡改。
同时，应对数据进行加密和备份，确保数据安全性和可恢复性。
4. 数据访问控制和权限管理：建议建立完善的数据访问控制和权限管理机制，包括用户认证和授权，数据操作审计和监控等。
只有经过授权的用户才能访问相关数据，而且应根据用户的职责和需求设置相应的数据访问权限。
5. 数据质量管理：建议建立完善的数据质量管理流程，包括数据准确性、完整性、一致性和合规性的监控和评估。
对于数据质量问题，要能够及时发现和修复，并制定数据质量指标，对数据进行定期的质量检查和报告。
6. 数据使用监控和风险管理：建议建立数据使用监控和风险管理机制，包括数据使用记录、异常检测和预警系统等。
能够及时发现和防范数据滥用、泄露、篡改等风险，并采取相应的措施加以应对。
7. 数据合规和法律要求：建议确保金融机构的数据治理措施符合相关的法律和监管要求，包括个人信息保护法、数据安全法等。
建立相应的数据合规流程，并定期进行数据合规性评估和审计。
8. 数据治理培训和意识培养：建议对金融机构的员工进行数据治理方面的培训和意识培养，包括数据安全意识、数据隐私保护意识和数据合规要求等。
增强员工对于数据治理重要性的认识，并能够遵守相关的数据治理规定和流程。
金融大数据平台建设方案
二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。
主要包括以下三部分：1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。
2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。
3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。
大数据技术必须自主可控。
先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。
借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。
支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。
平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。
利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。
金融数据治理解决方案
评估与持续改进
01
02
03
04
建立评估机制
制定数据治理评估指标和方法 ，定期对数据治理工作进行评
估和审查。
识别改进机会
通过评估发现数据治理中存在 的问题和不足，识别改进的机
会和优先级。
制定改进计划
针对识别出的问题，制定具体 的改进计划和措施，明确责任
人和时间节点。
跟踪改进效果
对改进计划的执行情况进行跟 踪和监控，确保改进措施得到 有效落实并取得预期效果。
金融数据治理解决方案
汇报人： 2024-02-05
1
目 录
contents
• 金融数据治理背景与意义 • 金融数据治理目标与原则 • 金融数据治理框架构建 • 金融数据全生命周期管理 • 金融数据质量评估与提升方法 • 金融数据治理实践案例分享 • 金融数据治理挑战与对策建议
金融数据治理背景与意义
金融数据治理挑战与对策建 议
3
当前面临主要挑战
数据质量参差不齐
由于来源众多、格式各异，金融 数据存在大量重复、错误、不完 整等问题，严重影响数据分析和
决策效果。
数据安全风险突出
金融数据涉及客户隐私、交易信 息等敏感内容，一旦泄露或被滥 用，将给金融机构和客户带来巨
大损失。
监管合规压力加大
随着金融科技的快速发展，监管 机构对金融数据的采集、存储、 使用等方面提出了更高要求，金 融机构需不断适应和满足监管要
提升数据质量
通过数据治理，可以清洗、整 合、转换数据，提高数据的质
量和可用性。
保障数据安全
数据治理有助于建立完善的数 据安全体系，确保数据的机密 性、完整性和可用性。
促进业务创新
高质量的数据是金融业务创新 的基础，数据治理有助于金融 机构更好地挖掘数据价值，推 动业务创新。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案
数据可视化
通过图形和图表将数据呈现给用户，以便更 直观地理解数据。
03
数据管控平台建设
数据质量管理
数据质量评估
通过制定统一的数据质量评估标准，对数据质量进行全面评估，确 保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
数据清洗与整合
通过数据清洗和整合技术，去除重复、无效或错误的数据，确保数 据的准确性和可信度。
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠性和高效存储。
数据管控
通过数据访问控制、数据安全保护和数据质量管理等手段， 确保数据的安全性和合规性。
数据应用
提供数据分析和数据可视化等功能，支持业务决策和数据 分析。
技术实现细节
数据处理技术
使用Hadoop、Spark等数据处 理技术，实现批处理、流处理 和机器学习等数据处理。
04
平台架构与技术实现
总体架构
架构概述
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案采用了 先进的微服务架构，包括数据采集、数据处理、数据存储、 数据管控和数据应用等模块，能够实现高效的数据管理和 控制。
数据采集
通过多种方式采集不同类型的数据，包括结构化、半结构 化和非结构化数据。
数据处理
进行数据清洗、转换和整合，提高数据质量和可用性。
数据处理
批处理
对大规模数据进行批量处 理，如MapReduce。
机器学习和数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘 技术对数据进行深入分析。
流处理
对实时数据进行处理，如 Apache Kafka。
数据服务
RESTful API
通过RESTful API向应用程序提供数据服务。
数据查询
提供SQL查询和其他查询工具，允许用户查 询和分析存储的数据。
2023-银行金融大数据平台解决方案-1
银行金融大数据平台解决方案随着科技飞速发展，金融行业也呈现出多项新的趋势。
其中之一就是大数据技术的广泛应用，它在银行金融领域的作用愈发重要。
银行金融大数据平台解决方案是应对这一趋势应运而生的，本文将围绕这一主题，简要介绍该解决方案的实现步骤。
第一步：搭建大数据平台银行金融大数据平台需要依托大数据技术进行搭建，包括基础设施、服务平台和应用平台等组成部分。
在基础设施方面，银行金融大数据平台需要建立集群和分布式文件系统等底层基础设施。
在服务平台方面，银行金融大数据平台需要搭建数据服务、数据管理、数据开发、数据治理等诸多服务。
在应用平台方面，银行金融大数据平台需要搭建数据分析、数据可视化、机器学习、人工智能等应用程序。
第二步：数据的采集银行金融大数据平台需要收集来自各个领域的数据，比如交易数据、风险管理数据、客户数据等等。
这些数据需要通过数据源的数据采集技术进行收集，并且要求数据采集的速度、准确性和存储的稳定性等方面都要达到一定的标准。
第三步：数据的处理在数据采集之后，数据需要进行清洗、处理和规范化等一系列操作，使其能够适应业务需求的分析建模和决策制定。
数据处理的方式一般包括ETL（Extract-Transform-Load）过程，就是从各个数据源中取出数据，经过数据清洗、规范化、转换等操作，最终将处理后的数据导入数据仓库。
第四步：数据的建模与分析银行金融大数据平台需要对数据进行建模和分析。
数据建模是指使用建模技术对数据进行建模，形成数据结构的过程，包括关系模型、维度模型、面向对象模型等等。
数据分析是指使用数据挖掘技术、机器学习技术等将数据转化成可视化的数据分析报表和图形等，以便更好地指导业务决策。
第五步：应用开发和推广银行金融大数据平台需要进行应用开发和推广。
在应用系统开发方面，需要有丰富的系统管理和业务规则处理经验，同时综合考虑业务需求和运维要求，开发出满足用户需求的应用。
在平台推广方面，需要进行宣传和推广工作，向用户介绍银行金融大数据平台的优势和特点，使其能够被广泛地应用于实际业务中。
大数据治理平台建设与应用解决方案
大数据治理平台建设与应用解决方案大数据治理平台是一个以数据治理为核心，通过数据管理、数据质量、数据安全等一系列功能模块来实现对大数据的管理和应用的平台。
以下是一个关于大数据治理平台建设与应用的解决方案，旨在帮助企业解决大数据管理和应用中的挑战。
1.建设一个统一的数据管理平台：该平台可以整合多个数据源，包括结构化和非结构化数据，并提供数据集成、数据转换、数据清洗和数据加载等功能。
通过统一管理所有数据，可以实现数据的全面监控和管理。
2.实施数据质量管理：数据质量是大数据治理的关键，通过建立数据质量框架和规范，包括数据准确性、完整性、一致性、及时性等指标，并根据这些指标对数据进行监控和评估，以确保数据的质量。
3.建立数据安全管理体系：数据安全是大数据应用中最重要的方面之一、通过建立数据安全管理策略、数据安全流程和数据安全保护措施，对数据进行分类、加密、权限控制和审计，确保数据的机密性和完整性。
5.构建数据仓库和数据分析平台：大数据治理平台需要提供一个强大的数据仓库和数据分析平台，以便进行数据的存储、管理和分析。
该平台应该具备高性能、高可用性和易扩展性，并能够支持各种类型的数据分析和数据挖掘算法。
6.实施数据生命周期管理：通过实施数据生命周期管理策略，对数据进行分类、归档、备份和销毁，以确保数据的合规性和合法性。
7.提供数据可视化工具：大数据治理平台需要提供易用的数据可视化工具，以便用户可以直观地分析和呈现数据。
这些工具应该支持各种类型的图表、仪表盘和报表，以满足不同用户的需求。
8.建立数据治理团队和流程：大数据治理需要建立专门的团队来负责数据管理和数据治理的工作，并建立相应的流程和规范。
这个团队应该包括数据治理专家、数据分析师和数据架构师等角色，以确保大数据治理平台的顺利运行。
综上所述，建设一个完善的大数据治理平台并实施上述解决方案，可以帮助企业更好地管理和应用大数据，提高数据质量、数据安全性和数据分析能力，提升企业的竞争力和决策质量。
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数据传输
数据 管理 平台
物联网
元数据管理
数据平台建设原则
一、应用（需求）驱动主导数据平台的实现，加强业务的关注和参与
应用是展现数据总线建设效果的门户，因此需要建设业务人员最紧迫和 最关注的需求和应用，让业务部门最快参与数据总线的建设当中。
二、初期能够快速见效并体现建设价值，不盲目投入
实施周期不易过长，规模不易过大，能够快速的见 到数据总线带来的效果和价值。
核心贷款分户账表 业务含义一致， 名称定义不一致
贷款主档代码 贷款余额 五级分类标志 计息方式 。。。
数据冗余
问题
重复投入
信贷管理借据表
相同业务代码 定义不一致
数据不一致、不准确
难以利用和管理 各系统数据难以共享
数据治理概述
数据治理意义、作用和价值
意义
• 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 • 是把数据作为资产来管理的有效手段
作用
• 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 • 保证了业务数据在采集、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
价值
• 企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值 • 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建 设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性
数据治理框架
数据战略
数据应用与服务 促进
数据服务管理 数据需求管理 数据服务 应用系统建设
实现
数据管理
数据架构 与 模型管理 数据标准 管理 元数据 管理 数据质量 管理 主数据 管理 数据保留 与归档 管理 数据安全 管理 内容管 理
支撑
支撑
保障机制
数据战略与规划 数据组织与职责 数据制度与管理流程
客户风险集市
缺少统一的应用分析标准
业务表现
各集市系统指标存在重复 各集市系统在保有存量的同时，不断产 生新的指标（增量） 集市指标派生无法实现 指标逻辑视图（指标分类）不一致
借据号
期末余额 主营业务收入 负债总额 。。。
我想看本期贷款 余额，看哪个呢？
客户一部集市 用户
借据编号 期末贷款余额 总资产 。。。
我想看客户经营情 况信息，有哪些呢？
问题
重复投入 数据不一致
用户 资金计划 部
指标设计、口径不一致
指标难以共享
活期存款指标数据 怎么不一致呢？
数据应用现状分析-数据应用难题
缺少统一的基础数据标准
业务表现
各系统存在冗余数据 各系统存在业务含义一致，名称定义不一致的属性 各系统存在含义不一致，名称定义一致的情况 业务代码定义混乱
客户一部
中间业务
支付业务
历史数据缺失
主题层
报表应用共用 主题数据
集市层
问题
数据分散，难以管理
汇总数据层 ODS层 BDS层 DEP层 源系统
综合业务 信贷管理
没有一个稳定的，抗源变
化的数据层
没有进行整合，无法 共享，不能支持如客 户管理等共享性应用
国际结算
债券核算
数据应用现状分析-数据应用难题
金融大数据治理平台解决方案
架构和功能
系统架构 数据质量检核与反馈系统
功能分类
检核对象管理
系统功能
功能名称
对象编辑 有效性 关联性 检核规则管理 一致性 灵活定制自定义检核规则，实现可视化 规则配置和管理
功能说明
修改导入表，修改表和字段的相关属性
贴源层
整合层 汇总层 集市层
检核对象管理
调度管理
导入、查询、修改、 删除检查对象 权限管理
检核规则管理
新增、删除、修改 检核规则
用 户 建 立
权 限 管 理
准确性
及时性 检查频度管理 问题管理 报告管理 检核频度管理 问题管理 报告管理 权限管理 检核对象配置
质量监控周期频度，可按日、周、月、 年等频度制定检核时间
检查频度管理
问题报告
问题查询 规则查询 打包下载
制定检查周期和时 间
对发现的数据质量问题进行进一步的描
述和分析，并划分问题归属业务分类 质量问题报告查询，并可按照部门、系 统、问题进行汇总查询 管理员、操作员权限设置 管理需检核的表
......
问题管理
维护并管理发现的 数据质量问题
报告管理 日志查询
系统管理
数据治理概述 某行数据现状及问题
目录
数据治理阶段目标
成效和特点 数据管理系统建设情况
第一 部分
三、借鉴同业的成功经验和成果，选择成熟技术架构和解决方案
尽量参考同行业、同规模、同类型企业行的建设经验，适当创新。
四、重视内部人员培养，建设配套运营制度和管理体系
前期让公司内IT人员尽量更多、更深入的参与到数据总线 的建设中，后期角色以管理为主，尽量与合作伙伴共同建 设二期以上。配套的管理规范、技术规范、运营体系。
数据架构
数据源
内部数据 业务系统 数据结构化转换 数据交换平台 大数据分析计算 分布式数据库 分布式文件系统 外部数据 互联网 贴源层
数据平台
整合层 汇总层 基础 数据 平台
数据服务 数据集市
数据应用
统计 报表
数据 挖掘 高管 驾驶 舱
其他系统
大 数 据 平 台
数据接口
数据切分
数据调度与处理 数据生命周期管理 数据质量检核
客户信息 客户信息
行领导
贷款余额 客户信息贷Fra bibliotek余额 客户信息
…..
…..
客户信息
…..
…..
…..
业务人员
财务会计部
信贷管理部
国际业务部
资金计划部
…….
X\?56 7
综合报表平台 数据交换平台
综合业务系 统 信贷管理
国际业务系 统
债券管理系 统
……
数据应用现状分析-数据架构方面
由于全行的数据散落在各个业务系统中，没有进行有效整合，形成竖井式架构，造成多个信息孤岛，
整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。无法支撑未来共享性应用。 业务表现
信息孤岛 数据冗余 共享性差
竖井式架构， 造成信息孤岛
其它 报表 …… 绩效考核 客户管理 客户 风险 报表
缺少一个稳定的、 抗源变化的数据层
客户 一部 报表
中间 业务 报表
支付 报表
客户风险
第二 部分
某行数据现状及问题
数据应用现状分析-总体情况
业务职能不清晰或 相互重叠，观察数据视 角不尽相同，缺少数据 标准与业务统一定义， 语轨不一致
IT架构中中都是以部 门级应用为主（如计财、 资金计划部等），缺乏从 大的管理职能（财务、风 险、运营等）综合方面的 数据整合、数据标准和统 一业务定义