该文档主要介绍了数据治理解决方案，包括背景、方案内容、案例及相关产品体系短线资金怎么炒股，旨在帮助企业解决数据管理问题，提升数据质量和利用价值。

1. 背景介绍

面临问题：业务发展和信息化深入带来数据分散、架构缺失、质量不高、难以共享等问题，如数据不一致、部分关键数据缺失、指标设计口径不一致等。

管理范围：涵盖数据架构、治理、操作、安全、元数据、文档和内容、数据中心和商务智能等多方面管理。

管理框架：包括战略、机制、领域和技术支撑，形成多层次、多维度、多视角框架。

2. 数据治理解决方案

总体思路：数据治理延伸至数据管理，实现持久化，包括数据资产盘点、清洗、标准化、重新组织及治理工作日常化，如暗数据发现分类、数据采集清洗、元数据管理、主数据建设等。

具体步骤

数据资产盘点：通过业务系统调研、流程梳理、关系梳理、流程分解、标准梳理和分级分类，发现和分类数据，为安全管理提供基础。

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数据清洗与标准化：从采集、交换、整合等方面入手，实现数据同步、转换，保证一致性，同时管理元数据，建立数据标准规范体系，包括技术、数据和管理标准。

从赚钱能力来看，六大行排名依旧为工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、邮储银行、交通银行，其中，工行、建行、农行营收超过5000亿元，归母净利润均超过2000亿元。增速方面，工商银行、建设银行、交通银行营收增速仍为负，但同比降幅较上半年均有不同程度收窄，邮储银行、中国银行营收增速则由负转正，其中，中国银行以1.64%的营收增速居首，农业银行继续保持营收正增长，增幅回升至1%以上。

存量房贷利率批量调整已基本完成。此次调整涵盖首套、二套及以上存量房贷、去年已经调整过加点幅度的存量房贷，调整力度和覆盖面均超去年。10月25日，全国性银行对符合条件的存量房贷借款人进行了批量调整，相关借款人陆续反映已接到贷款银行手机短信通知，表示房贷利率已调整成功，部分借款人调降幅度高达130BP。初步统计，截至10月28日，21家全国性银行已完成批量调整，共计5366.7万笔、25.2万亿元存量房贷利率完成下调，各地方法人银行也即将在10月31日完成批量调整。由于房贷利率重定价日期不同，不同借款人调整后的房贷利率会有所差异，重定价后都将是一样的，存量房贷利率调整的效果将分步实现。目前有一部分重定价日在10月21日以后的借款人的存量房贷利率已经降至3.3%，随着其余房贷陆续重定价，绝大多数参与批量调整的存量房贷利率都将降至3.3%，接近中国人民银行官网公布的2024年第三季度全国新发放个人房贷利率平均水平（3.33%）。

重新组织数据：进行主数据建设、构建真实世界模型、建立数据仓库和数据标签画像，支持企业决策和多场景应用。

3. 数据治理案例介绍

港口行业：梳理业务和系统，建设主数据、数据仓库，实现数据整合和利用，如宁波舟山港主数据建设成果显著，数据标准化且唯一，还包括数据中心及相关应用。

医疗行业：解决传统IT系统问题，建立主数据库、数据中心和仓库，构建患者主索引，实现数据标准化，提升数据利用率，支持多系统应用。

市场监督管理局：制定数据标准体系，建设数据中心，归集整合数据，消除信息孤岛，包括各类数据的处理和多类型信息库的建立。

4. 数据管理产品体系

暗数据发现和分类：目标是缩短数据建设周期等，功能包括捕获数据、建立标准、分析质量、智能解析等，具有可视化、资产化等特点，适配多数据源和行业。

数据支撑平台：自主研发，支持多数据源，可进行数据抽取等操作，具有图形化界面、非入侵式采集等优势。

数据管控平台：提供统一标准，管理主数据，包括元数据管理等功能，可进行数据质量控制。

大数据脱敏：保障数据安全，具有强安全性、高效处理等特点，支持多种算法和数据源，保持数据特征。

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发布于：广东省

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