证券基金 – 上海逐鹿信息技术有限公司

客户简介

该机构是国内起步较早的中外合资基金管理人，主营业务为二级市场标准化证券投资，拥有公募基金、资产管理、跨境投资及保险资金服务等多项完整业务资质。

业务痛点

各系统间存在数据口径差异、对数据项诠释不一致
在统一数据标准之前，各系统间存在的数据口径差异、对数据项诠释的不一致，给基金公司数据应用发展，以及合规报送等工作都带来诸多麻烦。
数据资产定义不清
由于数据资产定义不清，业务人员无法自行挖掘数据价值，与技术人员间存在高昂的沟通成本。另一方面，技术人员需耗费大量精力去满足业务对数据的需求。而在整个过程中，不但效率得不到提高，数据供给还缺乏必要的流程管控。

客户收益

基于数据治理知识库应用，建立了企业级的数据标准管理中心，将基础数据与指标数据等标准，通过在线的方式进行维护、管理和开放给相关岗位的人员来访问。
基于元数据及数据资产功能模块，形成了元数据通过梳理晋升为数据资产的机制。同时叠加数据质量、数据安全分级等属性对数据资产进行描述。并可完成对数据资产的订阅，审批发布，审计销毁的生命周期管控。

致胜点

团队拥有丰厚的基金行业知识积累，除了能提供专业的数据治理平台外，还可以提供行业咨询服务。帮助客户完善数据标准，数据资产的定义确认。
数韵在设计之初就充分考虑了元数据，数据资产，数据标准三者间存在的晋升和引用的关系，完善了数据治理工作的内在逻辑。并可通过数据服务将治理成果予以交付。诠释了“盘，规，治，用”的理念。

方案亮点

支持完整的数据血缘解析，构建企业级数据地图，实现数据标准与口径的统一。
建立元数据版本管理，实现对元数据的变更、影响和历史追溯等功能。
提供多个维度对数据资产进行描述，方便业务人员尽快了解数据资产概况。
数据质量模块除了提供质量稽核能力外，更集成了数据质量工单功能。直观地展示数据质量问题解决的进程。
通过数据服务功能将治理成果向数据消费者进行展示。

附加信息：实施概况

经过2个月的团队实施，基于数韵平台完成了项目一期的治理工作，完成了：

梳理资管行业8大主题的9000多项的逻辑模型的分级分类。
梳理并落地涉及运营、风险、参数管理等应用中200多条的数据质量稽核场景。
梳理并落地部分从数据源头到消费端的的数据质量业务场景。
梳理核心业务系统的关键元数据的数据字典。
梳理100多个业务主题的数据资产模型。

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