继人身险行业开展监管数据标准化规范之后，2020年银保监会牵头编制了《保险业监管数据标准化规范（财险公司版）》，石竹在保险行业数据治理方案制定过程中，紧密跟进保险行业最新要求，结合监管报送规则，完善数据治理方案解决办法，帮助保险行业中各企业解决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、不符合行业监管报送要求等问题。我们的成功案例覆盖了寿险、财险、养老、保险集团等多个险种。通过落实本解决方案，结合石竹自主研发、业界领先、功能全面的数据治理产品，可以满足国内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，促使企业数据资产发挥更大的价值。
石竹的数据治理解决方案中，囊括了数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据治理平台等多项自研产品，在案例实施过程中，可以根据企业需求，进行灵活定制开发，全面适配企业OA系统及调度管理平台。
1、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，确保企业各类重要信息在内外部使用和交换时的一致性和准确性。数据标准管理实现的功能包括：
♦ 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。
♦ 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。
♦ 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。
2、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。元数据管理实现的功能包括：
♦ 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。
♦ 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。
♦ 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。
♦ 元数据分析，包括血统分析、影响分析、数据地图、重要性分析、差异性分析。
3、数据质量管理
数据质量管理：对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，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、一致性，提升业务价值。数据质量管理实现功能包括：
♦ 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。
♦ 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。
♦ 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，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。
4、综合管理门户
门户承载了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、元数据管理、数据质量管理在内的一站式管理模式。门户实现功能包括：
♦ 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。
♦ 与企业现有的OA等信息化系统集成，实现数据治理平台与其他系统中数据的互联互通。
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。
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。
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。
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。
维保服务：提供专业的维护保障服务，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。
具有自身的数据治理理论框架，对数据治理开展多层级、多环节的全局把握。
自研数据治理全线产品，自身具有产品与服务优质化的内在驱动力。
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。
石竹在农银人寿、太平集团、合众财险等保险企业的案例实施过程中，承载数据治理咨询成果，实现标准的体系化管理，与数据模型、数据质量、元数据高度契合，全面覆盖企业级的数据治理范畴。
