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    晋商银行:“沧海”数据资产管理系统

    来源:中国电子银行网 2023-04-23 13:50:33 数字金融创新大赛 晋商银行 数据治理
         来源:中国电子银行网     2023-04-23 13:50:33

    核心提示晋商银行“沧海”数据资产管理系统,支持企业数据资产的分发、开放、交易等数据嫁接的实现,从而促进数据资产的价值实现。

    第六届(2023)数字金融创新大赛专题

    案例名称

    晋商银行“沧海”数据资产管理系统

    案例简介

    晋商银行“沧海”数据资产管理系统,取自“海纳百川、沧海一粟”之意,即数据如茫茫大海,其价值不可估量。该系统贯穿数据的全生命周期,包括数据多维度描述、数据安全保障、大数据支持、数据质量管理、数据资源整合、自动化处理、分析与可视化、数据伸缩性拓展等。自上线以来,全行数据质量显著提升,有效解决数据问题78个,修正数据超过1亿条,支持管理决策超过1万次,从成本角度来看,释放全行15-20人/年,减少重复开发项目4个,折成本约300万元/年。

    创新技术/模式应用

    晋商银行“沧海”数据资产管理系统采用B/S结构和分布式数据库对资源的整个生命周期(产生、采集、整理、盘点、销毁)进行全方位监管。通过数据的资产目录建立,对数据质量的治理,使得数据能够被充分应用,并设计实现了数据资产的后期运营,可以支持企业数据资产的分发、开放、交易等数据嫁接的实现,从而促进数据资产的价值实现。主要创新技术及创新模式包括以下方面:

    一、数据挖掘技术:对大数据进行深度分析,挖掘出其中潜藏的商业价值,突破传统的数据管理理念,发掘出数据真正的潜在价值;

    二、图形化界面技术:使用户可以更方便的管理数据,减少用户对于数据科学背景的需要;

    三、大数据分析技术:对数据进行分析、建模和预测,有助于企业更好地利用和管理数据;

    四、数据可视化技术:可以呈现更直观、更易于了解的数据,并且帮助管理者找到数据资产的异常、潜在问题,还可以为决策者提供有力的数据支持,让决策更加智能;

    五、元数据管理技术:通过集中、建立和管理整个数据资源,可以在数据资产库中准确找到、使用和理解数据,可以提高数据的可发现性、可描述性和可利用性,实现更好的数据资产管理。

    六、开放API和数据墙技术:数据资产管理平台的开放API技术可以让用户更方便地使用系统中的数据资源,在不破坏系统整体安全性的前提下充分授权它人使用,可以保障机构敏感性数据的安全管理,充分实现了全部数据的保密性和安全性;

    七、数据治理技术:实现对企业数据的规范、标准化和管理,为企业提供了数据治理的全套方案,从而保证数据的准确性、可靠性和访问性;

    八、自助式数据分析工具:让企业用户自行分析和发现数据,帮助企业更深入地理解和使用数据;

    九、自动化数据质量管理:利用自动化技术识别和解决数据质量问题,提高数据准确性和完整性,减少了人工成本;

    十、应用程序接口管理技术:可以让开发者更方便地集成不同应用程序之间的数据,从而避免不同程序之间数据架构的不兼容问题。

    项目效果评估

    晋商银行“沧海”数据资产管理系统从资产数据的采集、生产加工到数据的服务端,再到产品端全链路保障管理,主要成果和优势如下:

    一、数据资产盘点和目录:通过系统实现自动资产盘点,形成可灵活配置和灵活查询的数据资产目录,与元数据无缝对接,支持通过元数据批量盘点数据资产,自动活化资产目录信息,不再通过人工梳理,节约成本3-4人/年;

    二、统一的数据服务市场:为全行用户提供统一的数据服务市场,如指标管理、标签管理、外部数据管理、行为数据管理、地图数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据报表管理、数据自助分析等功能,助力数据消费者使用数据进行业务加速,系统上线后,有效支持全行各级管理、决策和营销超过10000次。

    三、对数据全生命周期的管理:通过多种手段对数据全生命周期进行管理,可实现数据自动采集、清理、状态监控以及操作流程审批,通过元数据的自动采集来实现数据的智能管控,节省2-3人/年的人力成本。

    四、数据资产的安全管理:可依据数据资产目录的权责归属划定服务申请审批对象,并支持行级数据权限的控制。同时根据不同的响应级别对应不同的策略,数据可依据资产的分级分类要求做响应的脱敏和加密处理,系统自动流转与控制,节约成本1-2人/年;

    五、数据资产运营:实现数据资产“一站式”的共享与交换服务,提供统一、标准的数据产品和服务交换机制与平台,通过标准化数据产品和接口输出,避免烟囱式数据开发,统一数据应用口径,减少不必要的数据重复开发,节约成本约100万/年。

    六、数据资产增值:依托数据看板及分析,助力业务部门更好地了解客户需求,提供更加准确、个性化的产品和服务,多层次、多维度的数据分析,帮助银行制定更加明晰的业务战略,并快速、及时地调整战略方向,提高市场竞争力。此项功能节约人力约8-10人/年;

    综上所述,本案例解决了数据分散和冗余、数据安全风险、数据质量不可靠、数据利用效率低下等问题,满足了我行关于数据质量提升、数据资源利用率提高、决策管理支持的改善等相关需求,节省人力和开发成本的同时助力我行业务高质量发展,是降本增效的最佳实践。

    项目牵头人

    郭良  数字金融部数据资产中心主任

    项目团队成员

    李建婷、贺文谦、赵明辉、亢晓宇、郭文杰、邢煜欣、赵江、田安淮

    责任编辑:王煊

    免责声明:

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