数据平台架构
满足监管报送要求，助力银行数字化转型，实现数据驱动业务
中软融鑫数据平台面向银行业，旨在满足监管报送要求的基础上，为银行内部各类数据统计分析、风险控制等方面提供数据支撑，助力银行沉淀数据资产、提升数据决策力，发现/解决实际业务问题。平台结合监管数据体系与数据仓库体系特点，形成了多维度主题管理体系，并融合了数据门户、数据调度平台、数据资产管理平台、数据补录平台、数据质量控制平台、数据应用分析平台六大模块，提供一体化数据服务， 实现高可用的数据质量、统一的数据资产中心、高效的数据应用以及多样化的业务场景数据分析。
六大产品模块构建一体化数据平台
打造数据集成、数据管理、数据分析应用全链路服务
数据平台门户
数据平台门户是数据平台的管控中心。它负责精细管理用户权限，并实施严格的访问控制策略，确保用户安全访问和操作数据平台相关软件；通过统一的登录入口，简化用户操作流程，实现一次登录即可访问多种工具软件。此外门户还提供实时的事件和运行统计信息展示，便于用户快速了解系统的运行状况。
数据调度平台
数据调度平台是数据平台的关键枢纽，其核心功能在于精准调度和管理数据的流转。它不仅负责协调不同数据源、处理流程与存储位置间的数据交互，确保数据准确无误地高效传输至目标位置；还有着强大的数据集成功能，能轻松整合多源数据；统一数据格式高效加载至数据平台。此外，数据调度还为数据平台的下游应用提供了便捷的数据卸载或转移功能，确保数据的灵活应用与高效管理。
数据资产管理平台
数据资产工具是数据平台的得力助手，专注于维护和优化数据资产。它为用户提供了数据资产的全方位视角，包括数据的起源、结构、应用场景以及访问详情，使得用户可以清晰洞察数据平台的每一个角落。数据资产工具涵盖了元数据发现、资产定义、分类分级管理以及访问权限控制等一系列核心功能，确保了数据资产的全面管理和高效利用。
数据质量控制平台
数据质量控制平台是保障数据平台数据准确性和完整性的关键工具。它集数据质量评估、监控与改进功能于一体，确保数据始终符合业务需求和分析标准。该平台功能丰富，包括定制各层级数据校验规则、精准生成数据质量报告和台账、实时追踪数据质量提升情况，并有效考核部门及负责人数据治理任务的完成情况，为数据质量的全面提升提供有力支持。
数据补录平台
数据补录平台是专门设计用于集中收集分散数据的系统，包括数据补录、校验，以及任务管理和复核审核，确保数据的准确性和一致性。通过这一平台，各业务人员的日常台账数据得以统一化、标准化的管理，极大地提升了数据管理的效率和规范性。
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数据应用分析平台
数据应用分析平台是数据平台价值的转化器，它能够将数据转化为洞察深刻的信息，为用户的决策提供有力支持，并助力各类业务分析。该平台配备了数据分析和可视化工具，以及直观易用的可视化配置功能，使业务用户能够轻松定义个性化报表、图表等分析结果，从而迅速从数据中提炼出有价值的信息，为业务决策提供数据支撑。
数据平台核心优势
提供一体化数据管理方案，创造数据业务价值
紧贴业务的数据模型
中软融鑫凭借多年对银行业数据的理解，构建了紧贴银行业务的数据模型。模型不仅全面覆盖机构业务，充分满足其数字化需求，还能更好地符合监管要求。
全链路数据资产管理
我们结合机构数字化转型、数据安全和数据质量的要求，构建了从元数据到数据资产再到数据产品的全链路数据资产管理体系，并尽可能简化了管理流程。
全方位数据质量监控
平台监控从源头到应用链路中每一层的数据质量，建立相应的检核标准，及时发现、分析并跟踪问题，直至解决。同时，平台还建立了完善的考核评级机制。
动静结合的数据脉络
平台自动构建数据体系各层之间字段/指标级的静态血缘和影响关系，同时具备实时数据的反向追溯和正向影响分析能力，帮助用户快速发现和分析问题。
数据资产自发现机制
平台具备数据资产自动发现和智能分析能力，能够检测元数据变化并更新血缘关系、重构追溯逻辑，并能自动标记、分类和标准化数据资产。
灵活的计算流程处理
平台具备细颗粒度数据处理任务管理能力，支持灵活的数据计算流程组合，满足整体和单元的数据跑批、重跑等计算场景，并能合理均衡安排计算资源。
客户成功案例
构建数据平台，助力银行业数字化转型
某财务公司数据平台建设：
建设基于大数据技术基础平台软件的集中、唯一、可信的数据中心，使数据应用和数据管理达到“统一治理、统一采集、统一架构、统一存储、统一加工、统一服务”的可行方案。其中，大数据技术基础平台软件是实现统一数据采集和交换、统一数据存储和计算、统一应用服务的大数据技术基础平台软件。具体而言本次项目将建设财务公司监管数据仓库，上线数据底座及管控工具，实现全部约900G的存量监管及业务数据100%由信息化手段分级分类，支持每日约15000笔交易、60000条增量数据处理，项目成果支撑公司监管报送、数据资产沉淀、指标监控、经营预测。
某外资行数据平台建设：
结合该外资行的实际情况，本方案的总体思路是协助建议一套满足如下需求的数据仓库体系：既满足监管机构总部的监管报送需要，也满足地方监管报送需要，又满足银行自身统计分析、风险预警等场景应用。 本方案包括以下内容： 第一部分：数据仓库主题模型建设，根据东方汇理的实际情况建了数据仓库分层体系和主题模型设计。数据仓库分析体系包括ODS层（操作型数据模型）、FDM（基础数据模型层）和ADS（应用数据层）共三层体系。 第二部分：数据仓库工具体系，包括基础管理软件和数据管理软件两部分组成，其中基础管理软件包括运行调度、数据集成、系统监控、备份恢复及数据安全等，保障数据仓库稳健高效运转；数据管理软件包括数据资产管理、数据标准管理、数据质量管理、数据补录和数据应用等以数据的全生命周期管理为目标的管理软件。