数据标准管理平台解决方案

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

东南融通

行业解决方案 > 商业智能(BI) > 数据治理

数据标准管理平台解决方案

数据标准的定位与作用

数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照(自主开发)或尽可能与数据标准贴近(如外购软件包);对于现有系统,应贯彻统一的业务定义,通过数据转换来满足统一的技术要求,与数据标准接轨。

数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发,可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释,也可作为信息管理的基础,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。

数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。

¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性

¤减少数据转换,促进系统集成

¤促进信息资源共享

¤促进企业级单一数据视图的形成,支持管理信息能力的发展

数据标准管理平台架构

数据标准制定策略

数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求,优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则:

¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。

¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准,以公共代码数据标准为起点。

¤开发数据标准的同时,建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。

¤在公共代码和通用数据标准的基础上,遵循数据标准管制和维护的相关规定,予以维护管理,不断丰富完善。

¤与系统建设密切配合,重点服务战略性的系统,确保贯彻执行。

数据分类策略

对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段,它能方便数据标准维护和扩充,同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。

¤数据的业务属性角度分类

数据分为十二大数据类,包括:团体,产品,账户,总账,营销,渠道,申请,事件,风险,模型,人口统计,地址和地理位置。

¤数据的技术属性角度分类

数据分为十大数据类,包括:名称类数据,业务描述类数据,地址类数据,ID标识类数据,代码类数据,金额类数据,数值类数据,数量类数据,百分比类数据,日期类数据。

数据标准定义方法

数据标准是对银行经营管理所涉及各项数据的定义与解释,以及数据质量及安全性要求的统一定义,包含数据在数据管理层面的业务规则定义(业务属性)和数据在数据应用层面的

业务规则定义(技术属性)。

¤数据的业务属性:数据业务含义的统一解释及要求

¤数据的业务含义解释

¤数据的分类

¤数据之间的制约关系

¤数据在相关业务环境中产生过程的描述

¤数据产生过程中所要遵循的业务规则

¤数据的安全需求

¤数据的技术属性:银行业务应用环境中对数据的统一技术要求¤满足业务需要的字段长度、格式、缺省值要求

¤数据处理与检查要求(时效性、安全性等)

成功案例

中国建设银行总行、大连银行鞠躬尽瘁,死而后已。——诸葛亮

相关文档
最新文档