美林数据基于产业侧所沉淀的行业标准、产业数据、技术产品、行业应用及咨询认证相关能力,以产业链、人才链、数据链相融合的理念,构建数智人才培养的新生态,进而形成符合产业人才需求、并适应于高校人才培养模式的数智人才应用能力解决方案。
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产业应用

为不同行业客户提供数据管理、分析展现、深度挖掘的数据运营方案,帮助企业实现内部业务信息系统数据化,数据价值化的全面升级

政务

某金控集团数据治理项目
应用产品: Tempo数据治理平台

项目背景

随着金融科技的快速发展,数据已成为金融机构最宝贵的资产之一。然而,如何有效管理和利用这些数据,尤其是打破长期以来形成的数据孤岛,成为众多金融机构面临的共同挑战。某金控集团在其数字化转型的过程中,面对类似的挑战,决定建设数据中台来实现数据的集中治理和高效利用。

业务痛点

  1. 数据分散:不同业务系统中积累的大量数据缺乏有效的整合,造成资源浪费和管理难度大增。

  2. 获取效率低下:业务部门在数据获取和利用过程中经常遇到效率低下的问题,影响了业务的快速发展和市场响应。

  3. 数据质量参差不齐:缺乏统一的数据治理机制,导致数据质量无法得到保证,进一步增加了数据利用的难度。

  4. 安全和合规风险:金融行业对数据安全和合规的要求极高,现有系统难以满足这些需求。


解决方案

数据中台方案主要包括数据集成、数据治理、数据服务和数据应用四个方面,旨在建立一个统一的数据运营环境,支撑公司的业务发展和决策优化。

(1)数据治理体系建设

数据治理体系的建设是一个公司级的活动。首先,通过组织面向公司中高层领导的数据治理体系专题培训、面向业务及信息部门的数据治理体系培训帮助客户了解数据治理,从全公司层面帮助客户建立数据思维。其次,基于美林数据成熟的数据治理经验结合客户实际情况,搭建出一套适合财金公司的数据治理体系;再次,从管理制度和流程方面建立集团级的数据保障体系、数据资产体系;最后,与客户沟通,梳理企业业务架构,结合数据架构设计方法论,形成集团特有的数据架构体系。

(2)业务数据融合

业务数据融合主要是要基于数据架构,以及数仓实施方法论,进行业务数据的采集、存储、融合。首先,基于数据架构,明确业务主题域,以及业务主题信息;然后,制定集团数仓建设标准,基于IT系统调研及业务需求调研情况,规划数仓分层;再次,每一层基于业务数据标准,设计业务数据模型,这一步是业务数据融合的核心,要求对业务逻辑清楚;最后,基于业务场景需求进行任务调度编排,形成一整套etl流程,为业务顶层应用提供支撑。

(3)数据应用探索

首先,基于业务需求调研的情况,将客户的需求梳理出来,同时挖掘客户深层次的需求;其次,对梳理出的需求进行分类,结合集团客户实际需求,将数据应用分为以下几类:业务经营分析,包括面向公司高层的业务总览驾驶舱、面向担保、租赁、基金、增信基金的业务分析驾驶舱;数据资源盘点及数据共享服务,包括盘点业务主题,构建业务主题资源目录,针对业务侧数据获取需求构建数据共享服务,通过中台向业务系统、业务人员提供数据,减少业务人员获取、处理数据的时间,从而提高业务人员工作效率;客户标签体系建设及客户画像场景构建,作为财金公司业务核心需求,通过分析金融B端客户画像关注需求,构建标签体系。基于标签体系,构建客户标签检索、企业客户360等客户画像场景。

(4)数据治理人才培养

首先,基于业务需求调研的情况,将客户的需求梳理出来,同时挖掘客户深层次的需求;其次,对梳理出的需求进行分类,结合财金客户实际需求,将数据应用分为以下几类:业务经营分析,包括面向公司高层的业务总览驾驶舱、面向担保、租赁、基金、增信基金的业务分析驾驶舱;数据资源盘点及数据共享服务,包括盘点业务主题,构建业务主题资源目录,针对业务侧数据获取需求构建数据共享服务,通过中台向业务系统、业务人员提供数据,减少业务人员获取、处理数据的时间,从而提高业务人员工作效率;客户标签体系建设及客户画像场景构建,作为集团业务核心需求,通过分析金融B端客户画像关注需求,构建标签体系。基于标签体系,构建客户标签检索、企业客户360等客户画像场景。


方案价值

  1. 业务效率显著提升:数据自动化处理和分析,大幅度提高了业务处理和决策的效率。

  2. 决策质量得到改善:实时数据分析支持,为决策提供了准确的数据基础,降低决策风险。

  3. 客户满意度提高:通过客户画像和个性化服务,提升了客户体验和满意度,增强了客户忠诚度。

  4. 创新能力增强:数据中台支持的数据分析和应用开发,激发了业务创新,推动了新产品和服务的开发。

通过数据中台的建设和应用,集团实现了从数据管理到数据应用的全链条优化,不仅提高了内部运营效率,更通过数据赋能,推动了业务模式和服务方式的革新,展现了金融机构数字化转型的新范式。



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