Datablau数据治理解决方案通过构建企业级标准化的数据管理体系，持续提升金融机构的数据准确性、一致性、可用性、安全性和合规性。

方案背景

外部环境：

1、随着数据战略被定位核心国家战略，数据要素如何推动新质生产力的价值发挥，已经成为国家各机关单位、各企事业单位都在探索的课题；

2、监管机构数据管理要求频频颁发，监管颗粒度渐细，管控趋严。

内部需求：

1、金融机构精细化经营能力要求越来越高，组织建设走向现代流程型组织模式，以数据驱动决策，以流程驱动业务执行。

2、金融机构通过数据治理来赋能业务创新，提高数据的发现能力，客观准确反映经营现状，并通过各类维度分析展示当前经营管理问题，支撑数字化转型。

方案目标

1、统一数据语言：通过数据标准体系建设，采用事前事后相结合的方式，落地数据标准，解决企业数据同名不同义，同义不同名等语义问题。

2、共同数据认知：通过元数据的自动盘点，可以建立企业统一的数据地图。通过事前建模，事后盘点和补录，完善业务语义，提升数据的可读性。

3、数据及时一致准确：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、改进的闭环流程，促进数据质量的提升。

4、数据价值释放：实现数据资产的流程化、在线化管理，保障管理办法的有效落地和数据资产的持续运营，发挥数据资产的应用价值。

方案特点

Datablau数据治理解决方案将数据治理事前事后结合，构建智能数据资产生态:

1、数据生产规范化（事前管控）：

数据标准落地通过模型工具，将数据标准落地，统一管理元数据审批流程。

2、数据管理运营智能化（事后智能盘点）：

通过AI算法，基于知识图谱和数据地图，自动盘点企业数据资产，发现数据质量问题。

3、数据消费易用性（统一数据服务）：

通过数据治理和资产盘点，基于统一数据授权，统一提供数据资产服务，打造数据应用。

方案业务流程图

实现功能展示

方案案例及效果

某国有大行：

Datablau数据治理解决方案助力某国有大行实现全域、多元数据资产统一管理，结合管理规范、数据标准、数据质量等工作机制提供权威高质量、智能化的全领域数据资产。

某头部保险公司：

Datablau数据治理解决方案助力某头部保险公司以数据视角出发，打造数据标准、元数据、血缘管理、数据模型、数据资产统计、数据地图的完整管理体系，为某头部保险公司梳理一套切实可行的数据治理流程，提升公司数据治理工作的规范化和专业化水平，实现“以客户为中心、以数据为依托、以智能为引领”的数字化转型目标。

方案未来展望

展望未来，Datablau数据治理解决方案将持续优化迭代，助力更多的金融机构建立数据标准和规范、实施数据质量控制和监测、以及确保数据的安全和隐私保护等，同时帮助更多金融机构逐步形成数据资产体系，进一步发挥数据价值，提供数据服务，支撑各类应用、为业务发展赋能。