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股份制银行企业级数据中台提升数据资产价值

客户背景

国内数字化建设经历了信息化、数字化，直到进入生态级数智化阶段，代表系统（产品）包括数据中台、区块链、AI等。据统计，数据中台作为数字化建设的重要部分，市场规模年复合增长60%以上，市场需求非常巨大。某股份制银行D已经搭建了数据仓库、大数据平台，开展了数据治理相关工作，并提供多种数据服务应用，但是各项工作相对割裂管理，缺乏统一管理，而且人工干涉过多，数字化自动化程度不足。通过建设数据中台项目，打通了数据开发、数据治理、数据服务各模块之间的联动关系，不断提升企业数据资产价值。

业务挑战

01
数据交互低效
不同平台数据交互需要通过多个流程处理，时效性较差。
02
数据不容易理解
在建设过程中采用不同的数据架构、数据模型、技术特点等，不利于对数据的理解使用。
03
数据标准执行不到位
行内建设了数据标准，但标准跟系统开发没有融合，执行力度不足。
04
开发管理复杂
针对不同的平台和工具，各自定义了不同的开发管理规范。
05
资源利用率低
存在数据重复存放的问题，造成资源浪费。
06
运维管理复杂
分别使用了不同的数据平台和开发工具，运维管理成本较高。

解决方案

为了解决这些问题，D银行通过建立企业级数据中台，形成统一开发平台、统一数据口径、统一数据模型、统一数据管理、统一数据服务和统一运维监控的数据平台，更好地向全行提供数据服务。源启的数据资产管理平台的一体化开发模块和数据治理模块为D银行提供了完善的解决方案，支持全流程的数据类项目管理过程，从需求管理、脚本生成、脚本发布以及数据管控等模块全方面支持客户解决上述痛点。在系统建设中，打通数据开发、数据资产管理、数据服务模块的联动，实现了数据开发交付标准化、线上化，数据资产管理体系化、数据服务便捷化。

数据交付标准化、线上化数据交付自动化数据资产管理体系化

数据交付标准化、线上化

为数据平台类项目开发提供一套自动化管理流程，包括开发人员角色分工、工作任务分配、工作流程流转；以任务形式管理开发流程，前续任务提交后自动检测可能的后续任务；各环节采用单向流程、自动衔接，上一步的成果尽可能多的带到下一步；每个环节提供自动检查校验，减少人工错误。

数据交付自动化

DDL与脚本在固化方法论框架内根据定义好的模板自动生成；DDL模板与脚本模板均可自定义配置；统一的算法修改只需修改模板后再统一生成即可，无需对每个脚本做单独修改；低代码、减少手工写脚本可能造成的人为错误；保证生成的脚本整齐划一，可读性高。

数据资产管理体系化

建设全域数据资产管理体系，包括数据质量管理工具、元数据管理工具、数据模型管理工具、数据标准管理工具、数据资产门户等，支持数据资产全局展示和表级、字段级全链路分析。

取得成果

开发过程治理化：基于拉通的元数据贯穿整个数据开发流水线的各个环节，进行数据质量把控。基于数据模型建设中数据标准的深入融合，保证数据设计阶段的一致性和准确性。接入数据治理过程的系统超过50个，提供超过500条质量规则监管及问题处理跟踪，解析完成报表平台的1600余张报表分析。

数据资产共享化：支持数据资产全局展示，实现企业级数据资产360视图，支持表级、字段级全链路分析，支持数据安全分类分级管理。上线跟踪1300余张库表版本变化跟踪，汇总基础数据标准1600余项，标准代码1万余条，指标标准1千余条，同时可按需向目标系统推送指标结果。

数据服务便捷化：数据服务模块实现数据需求集中处理，专职分析、处理分行及总行业务部门提出的各类数据需求，提升全行数据需求服务集中处理能力；同时不断优化全行数据需求管理流程，实现数据需求服务平台迭代开发，不断适应满足数据全流程管控的要求，为全行各项业务发展提供准确、快速、高效的数据需求服务，实现全行数据需求服务分析处理的专业化、制度化、规范化。构建5平台10大功能组件，超过1000的用户使用。

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