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御数金秋 干货共享(下) ——御数坊数据治理实战沙龙
发布时间:2017-10-20 10:33:44

 

 

2017年10月15日下午,御数坊在中关村创业大街举办了“御数金秋干货共享”数据治理实战沙龙活动。来自各行各业的40多位数据管理同仁参与了本次活动。

活动以数据治理实战与落地为主题,从数据治理的理论谈起,围绕数据管理能力成熟度评估、数据标准、数据质量、数据安全等主题,分享了御数坊团队的理论研讨和实战经验。

接上篇,小编继续总结本次活动干货,以飨抱憾未能来到活动现场的朋友。

 

模块三、银行数据标准化探讨

 

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       御数坊高级项目经理、金融银行业数据标准专家王少锋分享了银行数据标准化的发展历程、数据标准化项目的实施路径和内容、存在的问题并做了进一步的思考与探讨。

 

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首先,少锋总结分析了银行业自2004年至今的发展历程和关键节点事件,并总结了发展的特点和经验。即银行业数据标准化的发展波及范围是从国有银行到股份制银行再到城商行、农商行,一般都是IT部门牵头,多通过建立数据管控组织、制度和流程来建立数据标准化等。并总结国内银行数据标准化的进程遵循“全面规划、标准先行、分步实施”策略。

 

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接着,少锋详细总结分析了银行数据标准化工作的驱动因素,包括监管部门需求、内部决策分析需求以及系统建设需求,并指出,不同的需求,会驱动实施采用不同的做法。

 

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然后,少锋又从数据标准化框架、内容和实施方法几个方面,详细介绍了银行数据标准化的实战经验。首先,银行数据治理工作是在银行企业战略和规划(银行业务发展目标、IT治理规划等)的指导下开展的,机制是数据治理工作的实施保障,而数据工作的实现则要依靠开发、数据集成、数据平台和专项治理四类技术手段。数据标准是数据治理最重要的一个专题内容,所以数据标准化的实现手段,也由标准、制度、平台、组织、数据文化和执行几部分构成。

 

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       最后,少峰研究分析了某银行数据标准项目的案例,分享了银行数据标准的一手经验,并由此提出了银行数据标准化的问题探讨。

 

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模块四、数据质量问题库收集&分析

 

       御数坊高级项目经理陈燕琦以某公司数据能力提升项目为例,首先提出了本项目的实施背景是基础数据不标准、不规范、不完整和共享低,而项目目标则是针对性地解决数据质量问题、建立数据标准、提升数据质量和推进数据共享与业务结合。并指出,本项目区别于传统数据治理项目的体系建设偏好和高举高打特点,更偏向于数据质量专项提升,解决实际存在的数据质量问题。在此背景下,针对性地提出了本项目的具体实施内容、路径和工作思路。然后,详细介绍了问题库建立以及数据问题的归纳、分析的步骤,主要包括问题收集、问题初筛、分析模型设计、问题现象分类、问题影响评估和问题归因分析。

 

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接着,燕琦总结提出,一方面,应形成流程化、常态化的数据质量问题库维护机制,提升数据质量问题处理效率,持续优化整体数据质量;另一方面,也应针对性开展数据质量专项提升工作,促进数据质量有效提升。

 

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最后,燕琦对比总结了数据质量提升专项项目与传统数据治理项目在形式、定位、内容和价值的不同点。

 

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模块五、数据安全解决方案

 

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御数坊高级项目经理马占有就数据安全主题进行了分享。首先援“CPI泄密事件”、“京东泄密事件”、“徐玉玉电信诈骗事件”等数据安全知名事件,指出数据安全的重要性。并根据Verizon《2016年度数据泄露调查报告》进一步分析数据安全泄露的主要原因。

 

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然后,占有从数据安全管理的定义和目标出发,提出构建数据安全工作机制实现数据全生命周期管理的系统的数据安全解决方案。

最后,占有介绍了公司数据安全工具的产品逻辑以及功能优势等。首先,本款数据安全产品结合御数坊多年的数据治理行业经验,对国家相关法律法规进行梳理研究,形成特有的数据安全行业词库,并不断更新。然后,基于行业词库并结合大数据的分析算法快速实现企业数据资源的安全等级识别推荐,助力企业快速实现符合国家以及行业监管完全的安全管控资源识别。

       最后,以图形化的方式分层级体现数据安全词汇在企业内的分布和敏感资源的数据加工过程,并实现监控敏感资源的变更以及审计。

 

 

 

 

 

 

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