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●數據資產運營平臺——銀河●數據管理不善導致數據不可靠；數據管理不合規，會被監管部門處罰；數據產生的來源越來越復雜，管理數據的難度也越來越大。數據資產管理可以控制數據產生、獲取、處理、存儲、傳輸和應用的全過程，使數據更有價值。數據資產清查隨著數據泄露事件的頻繁發生，數據安全意識逐漸建立。但是，當我們提出數據安全建設的需求時，往往對自己的數據資產不太了解，這樣就會帶來壹個問題。我們不知道要保護的對象，怎麽保護？因此，保護數據安全，不能簡單粗暴地直接在數據資產上實施安全防控措施。在此之前，我們必須了解自己的數據資產。現實中，企業的數據資產往往分布在不同的部門，各部門數據的結構、分布、質量、管理都不壹樣，數據資產往往是碎片化的。因此，企業需要了解和掌握自己擁有哪些數據資產，分布在哪裏，由誰控制和使用等等。為了理解這些，有必要對數據資產進行盤點。數據資產清查是對企業中的數據資產進行整理、規範和統壹分類，使其集中並獨立於企業信息系統，按照壹定的規範、技術和方法進行管理，以保持其在整個企業中的壹致性、完整性和有效性。數據資產的清單將決定:企業擁有哪些數據資產？誰擁有和管理它？誰使用了哪些數據資產？數據資產存儲在哪裏？數據資產如何在系統中流動？掌握了數據資產的分布後，還需要進壹步的梳理和總結。數據資產清查要以元數據為核心，從分類、主題、應用等多個角度對數據資產進行識別、定位、評估和管理，建立數據資產全景圖，使數據資產發現普及化。使用數據資產目錄可以使組織中模糊的數據資產變得清晰，這樣預期的用戶就可以花更少的時間尋找數據，而花更多的時間使用數據。數據資產評估是基於客觀、規範、公正、可行的數據資產評估體系。根據不同數據源和不同數據類型，進行數據質量評估、數據價值評估和數據資產聯盟認證，實現對數據資產的有效識別和合理評估，構建全面的數據資產價值評估體系。在數據資產價值管理業務中，為提升數據資產價值，還包括數據清洗、重要數據脫敏、元數據構建、權限控制管理、數據集成、數據匯總等數據資產融合分析相關內容。銀河數據資產運營平臺銀河數據資產運營平臺，基於對眾多企業數字化需求的洞察和豐富的大型企業統壹數據管理經驗，致力於幫助企業盤活數據資產。產品概述銀河數據資產運營平臺基於DAMA(國際數據管理協會)數據管理理念。為實現企業數據戰略和規劃目標，以元數據為載體，以數據問責和數據治理相關政策和制度為保障機制，建立統壹的企業級數據管理平臺，實現元數據、數據標準、數據質量等數據管理主題的有效整合和交互，協助開展和推進各項數據管理工作，提升企業數據應用和服務水平，推動企業整體數據化。產品特點和優勢無門檻支持在傳統OLTP數據庫、MPP架構數據庫、內存數據庫、Hadoop大數據平臺上部署。安全合規:多種脫敏方案可選，保證數據安全和隱私安全，靈活可擴展的管理模塊和功能組件。客戶可以根據需要集成大數據質量驗證技術。Storm、Spark等大數據技術和分布式技術的應用，大大提高了驗證效率，遠超傳統同類產品的效率。壹站式管理集成了元數據、數據標準、數據質量等多個功能模塊，助力企業數據治理。給客戶帶來的價值營造了全企業的數據治理氛圍，提升了整個企業的重要性，強化了用號意識，營造了“以治理促使用，用治理結合”的良好氛圍。同時降低了數據治理的復雜性，提供了統壹的數據標準，提高了數據重用和共享的能力，減少了數據清洗的工作，促進了過程的自動化。根據外部監管標準的指引，響應監管要求，指導企業標準的制定和實施，提高企業數據質量，滿足監管機構的要求。數據資源資本化可以通過對過去難以利用的數據進行整合和清理，提高數據質量，使其合法、正當地體現價值。不斷提高數據質量。建立數據開發和管理的數據采集、數據變更和數據維護的標準流程，並在此基礎上提供數據質量監控，不斷提高數據質量。提高企業運營效率。將數據資產平臺化和可視化，以減少產品和服務創新、風險管理、業務決策和精細化管理等場景中的數據研究和獲取時間。作為數字化轉型的載體，銀河數據資產正在社會生產過程的方方面面發揮作用。數字化轉型對銀行業傳統的數據管理和運營理念，乃至數據應用模式都產生了顛覆性的影響。銀行應該具備哪些核心的數據資產管理和運營能力，才能為數據賦能業務和數據價值提供強有力的保障和基礎。銀河數據資產運營平臺與中國郵政儲蓄銀行、南京銀行、上海銀行合作的成功案例，加速了銀行金融科技向數字化、智能化、服務化的演進。