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保险行业数据治理解决方案
方案概述 主要内容 服务支持 方案特点 成功案例
·方案概述 返回顶部>> 
    本解决方案采用石竹自主研发、业界领先、功能全面的数据治理产品,旨在解决保险行业中各企业在信息化建设过程中,遇到的管理机制不完善、数据定义不一致、处理过程不清晰,响应行业监管要求等问题。通过落实本解决方案,可以满足国内的企业对保险行业数据治理的全部需求,帮助企业更好地理解数据、使用数据,从而提升企业对数据资产的管理和应用水平,促使数据资产发挥更大的价值。
·主要内容 返回顶部>> 

    解决方案中包含数据标准管理、元数据管理、数据质量管理和门户四部分。

    数据标准管理:通过落实数据标准管理制度、流程,以及建立一套企业级数据标准规范,确保企业各种重要信息再内外部使用和交换时的一致性和准确性。数据标准管理实现功能包括:
   Ø 数据标准管理,基础数据标准展示、指标标准及指标加工规则查看、数据标准项申请与审批流程、标准项的导入导出、操作日志等。
   Ø 数据标准维护及版本管理,可以通过模板导入数据标准,也可以手工修改或者废止某项数据标准。系统可将指定版本、指定范围的数据标准或者数据标准查询结果导出成文件。
   Ø 数据标准遵循情况查看,数据标准与元数据的映射、数据标准与系统现状差异分析、动态监控和跟踪数据标准的落地进度等。

    元数据管理:通过建立元数据的定义、收集、管理和发布的管理制度和流程,确保数据的完整性、控制数据质量、减少业务术语歧义、有效节约员工在数据使用和管理过程中的沟通成本。元数据管理实现功能包括:
   Ø 元数据定义,包括表结构、接口、文件、公共代码、指标等;同时可以为各种类型的元数据设计相应的元模型。
   Ø 元数据采集与获取,自动获取表结构、数据模型、ETL等各种类型的元数据,支持各种主流的源系统数据库的交互。
   Ø 元数据管理,包括元数据维护、元数据展示、元数据分析、元数据质量、元数据变更和版本管理、元数据互动等。
   Ø 元数据分析,包括影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻找溯源、故障排查等;

    数据质量管理:对支持业务需求的数据进行全面质量管理,通过数据质量相关管理办法、组织、流程、评价考核规则的制定,及时发现并解决数据质量问题,提升数据的完整性、及时性、准确性及一致性,提升业务价值。数据质量管理实现功能包括:
   Ø 支持企业级数据质量管理,覆盖对企业所有数据的质量管理活动,为所有数据质量治理活动的相关用户提供统一的入口,对数据质量问题做到全程追踪和监控,对数据质量管理流程达成全面支撑。
   Ø 支持企业级数据质量检查机制,通过配置和导入数据质量校验规则,执行常态化的数据质量例行检查,生成数据质量报告,辅助数据质量评估和考核,从数据产生的源头进行质量把控。
   Ø 支持数据质量管理模块与数据标准管理、元数据管理模块的交互,通过元数据集中管理数据质量规则,并建立数据质量规则与其它元数据的关联关系,从而分析和评估数据质量的影响范围。
   Ø 支持数据管控平台与企业现有应用系统及数据平台的交互,通过自动化脚本使用批量方式对每日业务数据进行全样数据质量检查,并生成质量评估报告。

    门户:承载企业数据治理相关的数据管控体系和数据管理流程,提供元数据标准管理、数据管理、数据质量管理在内的一站式管理。门户实现功能包括:
   Ø 采用元数据作为核心技术,基于成熟的数据治理门户版本框架,整合数据标准管理、元数据管理、数据质量管理三大模块,进行统一管理。
   Ø 与企业现有的OA等信息化系统进行集成,实现数据治理平台与其他系统的数据互联互通。

·服务支持 返回顶部>> 
    提供数据治理相关的现场服务支持,包括实施服务、技术服务、咨询服务和维保服务。
   Ø 实施服务:解决方案应用程序部署调测、模型梳理、服务梳理、用户使用配需。
   Ø 技术服务:提供基于数据治理产品做二次开发或定制开发的技术支持服务。
   Ø 咨询服务:提供企业数据资产管理相关的战略规划、管理制度、组织架构、标准梳理、专题分析在内的咨询服务。
   Ø 维保服务:提供专业维护保障服务,通过远程、现场等方式,对本产品和服务的问题进行诊断和处理,保障系统稳定运行。
·方案特点 返回顶部>> 
   Ø 具有自身的数据治理理论框架,对数据治理多个层级、多个环节的全局把握。
   Ø 自有数据治理全线产品,自身具有产品与服务优质化的内在驱动力。
   Ø 在数据治理方面有多年、多方面、多行业的数据治理成功经验可供借鉴。
·成功案例 返回顶部>> 
    农银人寿数据治理平台项目:
   Ø 建立数据质量管理持续监控机制,及时发现数据质量问题,推动数据清洗和源系统整改,提高数据质量和数据分析水平。
   Ø 建立数值类、编码类、业务类三类合计3000多条数据质量检查规则,有效推动数据质量问题整改,积极响应了保监会监管要求。
   Ø 建立企业数据标准体系,从基础表字段中提炼出1500多项基础数据标准,涵盖6各业务主题,形成统一数据语言,有力指导信息系统建设。
   Ø 在平台上展示数据标准、并实现了数据标准落地与应用,做到“有标可查、有标可用、落地可循”。
   Ø 对各类元数据实施集中抽取、存储及有效管理、分发及共享,拓展元数据应用,优化系统设计。
   Ø 解析数据之间关联关系,绘制全局数据地图,展现数据流向及链路加工过程,使用户对数据资产的流向一目了然,打通数据孤岛。
   Ø 做到了数据模型及系统库表结构“定期变更、变更可知、变更可控、变更可测、变更可循”。
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