客户简介

该保险管理公司通过银行保险、数字营销等多种渠道,为客户提供保险业务。该公司响应监管号召,把数字化作为重要经营策略,推动数字化进程。

同时伴随着银保监会对各家公司的数据要求越来越高,陆续出台监管报送数据质量相关文件,对于数据质量要求在逐年提高,要求各银行保险机构要高度重视监管数据质量专项治理工作,通过开展专项治理工作实现监管数据质量的有效提升。

业务痛点

  • 未就业务实际开展情况做深入调研分析
    针对 EAST监管报送,主要从系统层面做取数逻辑梳理,做到满足监管校验规则,未就业务实际开展情况做深入调研分析,各业务部门对报送口径和取数逻辑确认环节缺失,存在业务漏报风险。
  • 数据质量体系建设不完善,未从源头上定位数据质量、业务和管理系统等各方面的问题或缺陷
    仅在监管数据集市中进行质量检核操作,无法及时发现和解决问题。在发现数据问题后,无法在两个小时的时间窗口内解决问题,导致延误了上报的时机。
  • 借助大量外包服务人员进行检核逻辑的开发调试
    不能达到数据质量管理的统一性和规范性。
  • 数据已经成为公司非常重要的无形资产
    数据质量是内部经营管理和客户营销,业务分析的基础,数据已经成为公司非常重要的无形资产,业务部门对数据的要求越来越高。

应对措施

  • 建立统一的数据标准管理平台,统一业务和技术的报送口径和取数逻辑。
  • 提供统一的质量管理工具,建立质量规则、质量稽核任务和开发等统一性。
  • 从数据源开始,在每一个数据加工环节上增设质量稽核点,采用上海逐鹿提供的数据质量软件进行自动化、作业化的质量检核,通过告警及时揭示问题。
  • 借助质量工具完成部分场景中的数据清洗任务。

客户目标

  • 公司希望通过引入合适的数据标准管理平台,构建相关业务板块内的数据资产统一视图并对业务术语定义进行集中管理和维护。
  • 建立数据质量管平台结合公司管理流程,实现数据质量专员以及公司外包人员工作方式的统一化,实现数据质量从源头开始治理并能实现数据质量的从源头到目标层的质量业一致性管理。
  • 提高监管报送数据质量的报送效率,提高业务部门对业务数据分析的信任度。

胜出理由

  • 为客户构建统一的数据质量平台,上海逐鹿结合保险公司治理团队对数据架构中的各个数据节点进行数据质量的稽核,从上游系统到数据中心的ODS,再到DZ最后到下游系统等。此外结合技术和业务血缘能够对数据质量的血缘进行关联并可视化渲染。基本实现监管报送的数据质量问题能够及时发现并能够在两小时报送窗口之内解决问题,不耽误上报时机。

方案亮点

上海逐鹿提供的产品含有四大核心模块,分别是数据标准、元数据、数据资产、数据质量,为不同的治理或管理工作岗位提供适用的功能,又能实现协同治理。

  • 统一数据语言:数据标准统一管理
    通过上海逐鹿的的数据标准的数据元、数据指标和字典码表的管理,可以解决企业的数据同名不同义,同义不同命等基本问题,这是企业数据治理基础的基础,必须先行。
  • 共同数据认知:元数据集中和治理
    元数据是数据的基础,通过事前自动化的采集、事后盘点和补录,可构建企业级数据地图,实现数据标准与口径的统一,了解数据在哪里,数据的关联关系。建立数据变更的监控机制和业务连接能力。
  • 数据有效准确:数据质量保障
    通过业务规则,落地数据治理的稽核技术手段,建立数据的问题发现、评估,通过工单系统建立质量的改进的闭环流程,促进数据质量的提升。

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