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    1. Enterprise Management

      企业管理目标

      通过管理风险管理平台相关的原始数据及指标,实现风险管理相关数据标准、数据质量、元数据管理,初步建立起风险管理数据领域的数据治理制度、流程和规范,以及配套落地的管控平台。为后续建立起企业级数据管控能力,提升公司数据资产质量及管理能力,使数据资产发挥更大的业务价值,奠定基础。

      Basic ideas
      基本思路
      自下而上
      方法:先以数据项目建设为切入进行数据治理主题域建设,如主数据建设、

      数据标准建设、元数据建设。

      优势:小步快跑,快速迭代,急用先行,解决实际数据问题,而后逐步形

      成自己的体系。

      Basic ideas
      基本思路
      从上而下
      目的:结合集团发展战略和规划,先出顶层设计数据治理体系,包括组织架

      构、流程、制度以及工具能力,而后细化每一个核心域,形成建设思路,落

      实执行。

      优势:整体规划,结构清晰,目标明确,抓大促小。
      方案定制流程

      系统管控门户

      通过企业资产地图、数据资产统计、企业数据监控、一站式了解企业数据资产情况。

      元数据管理

      元数据的自动采集、维护、检索、浏览;建立元数据之间的关系;展示整体数据结构和脉络;基于元数据的血脉分析。

      数据质量管理

      制定质量核验规则、发现元数据问题粗发源数据采录仁泽处理流程,通知元数据质量问题,形成企业数据质量报告,分系统计企业数据问题。

      数据标准管理

      数据标准起草、申请;数据标准制定、设计、录入;数据标准审核;数据标准发布;数据标准落地;数据标准查询、统计分析。

      数据系统管理

      能够支持灵活的权限和界面配置;对不同用户设置不同的工作界面,提供系统用户操作的友好度。满足用户日常工作所需。

      大数据治理整体架构

      国家高新技术企业证书编号:GR202012002684
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