银行数据中台建设

数据
星环数据解决方案聚合跨域数据,对数据进行清洗、转换、整合,实现数据标准化、集成化、标签化,沉淀共性数据服务能力,以快速响应业务需求,支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营,创造业务价值。

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银行数据
间的数据孤岛,构建统一、高效的数据后台,为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理:银行数据建设和运营过程数据治理是关键,包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等,需要业务与技术的配合银行数据是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值,构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据的几个关键特点:数据整合与共享:银行数据通过集成和整合内部各业务系统的数据,打破部门体验提升:数据利用大数据分析和机器学习技术,对客户行为进行深入洞察,实现个性化推荐和精准营销,提升客户体验。技术平台:银行数据作为技术平台,提供数据服务和API,支持业务创新和服务优化。,从上到下对数据行数据治理的重视与规划。风险管理:数据在风险管理方面发挥巨大作用,通过实时收集和分析交易数据,快速识别异常交易行为,进行风险预警和控制,利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户
与责任管理:明确数据的所有权和责任,以推动数据的正确使用和管理。数据治理组织与流程建设:建立数据治理组织和相关流程,以保数据治理的实施和监督。商业银行数据治理的实施需要借助相关的技术工具和方法,涉及到商业银行数据治理是指商业银行在管理和利用数据方面所采取的系列措施和过程。数据治理旨在确保银行数据资产被正确管理、保护和利用,以支持银行的业务需求和决策。商业银行数据治理的主要目标包括:数据质量管理:确保银行数据准确、完整、一致和可信,以支持业务运营和决策。数据全与隐私保护:确保数据在存储、传输和处理过程的安全性,以保护客户和银行的机密信息。数据访问与共享管理:明确数据的访问权限和共享规则,以支持合规要求和业务需求。数据生命周期管理:管理数据的完整生命周期,包括数据的创建、存储、使用、归档和销毁。数据标准化与元数据管理:定义和维护数据标准和元数据,以确保数据的一致性和可理解性。数据所有权数据管理、数据成、数据质量管理、数据安全等方面的技术支持。同时,也需要制定相应的政策规定、组织构和流程,培训相关员工,并制定监督和评估机制,以确保数据治理的有效实施和持续改进。星环数据治理
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银行数据归集
、风险数据、运营数据等。这些数据如果分散在各个系统,不仅难以管理和利用,还可能影响银行的决策效率和风险控制能力。因此,数据归集成为银行数据管理的重要环节。银行数据归集的核心目标是通过统一的数据平台,将不运营扮演着重要角色。首先,它能够提高银行的决策效率。通过归集后的数据银行管理层可以更全面地了解业务状况,快速做出战略决策。然而,银行数据归集也面临一些挑战。首先是数据质量问题。由于数据来源多样,可能银行数据归集银行数据归集是指银行将分散在不同业务系统、渠道和部门的数据进行集中采集、整理和存储的过程。随着金融业务的快速发展和数字化转型的推进,银行每天都会产生海量的数据,包括客户信息、交易记录、网上银行等。由于不同系统的数据格式和标准可能不一致,银行在归集过程需要对数据进行清洗和转换,确保数据的质量和一致性。然后经过处理的数据会被加载到数据仓库或数据,供后续分析和应用使用。数据归集在银行。此外,数据安全和隐私保护也是重要挑战。银行在归集数据的过程,必须确保客户信息的安全,防止数据泄露和滥用。为了应对这些挑战,银行可以采取多种措施。一方面,银行可以引入先进的数据管理工具和技术,例如大数据
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银行数据安全
随着信息技术和网络通信技术的飞速发展,银行数据安全问题越来越受到关注。银行数据银行的核心资产之一,保障银行数据安全是重中之重。银行数据安全的应对措施建立完备的数据安全管理制度:银行应建立起完备的数据有备无患。同时,建立完善的数据恢复机制,可在突发事件和数据损坏时快速恢复数据,减少数据丢失和损失。银行数据安全需要不断升级和完善。建立完备的数据安全管理制度,严把数据使用权限,加强技术防护和安全审计,做好数据备份和恢复,确保银行数据的安全,为客户提供安全可靠的金融服务。星环科技助力银行数据安全星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据数据安全管理制度,加强对数据的保护,明确岗位职责和权限,规范员工行为准则。同时,应按照规定制定相关信息安全规范,明确安全策略、技术标准等,确保银行系统的安全稳定运行。加强技术防护措施:银行应加强技术防护措施,包括加密技术、防病毒技术等,提高数据传输和存储的安全性和保密性。严格控制权限:银行应根据各职能部门的业务需求,授权相应的权限,对重要信息和系统进行分类管理。要做到权限可控、权限分级,避免高权限
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银行数据仓库
银行数据仓库是银行进行数据管理与分析的核心系统,具有重要作用和独特的架构及应用特点:作用支持决策制定:整合银行内部各类业务数据,为管理层提供全面、准确且及时的数据洞察,助力制定战略决策。风险管理基本信息、交易行为、偏好等数据,实现客户细分与精准营销,增强客户满意度和忠诚度,提升银行市场份额。合规与审计:集中存储和管理各类业务数据,满足监管部门对银行数据的合规性要求,为内部审计工作提供详实的数据支持,确保银行运营符合法律法规和内部制度规范架构特点数据来源广泛:涵盖核心银行系统、信用卡系统、网上银行系统、风险管理系统以及外部信用评级机构、市场数据供应商等多个数据源,数据类型丰富多样,包括结构化:汇聚客户信用信息、贷款还款记录、市场风险指标等数据,构建风险评估模型,精确识别和量化信用风险、市场风险以及操作风险等各类风险,辅助银行提前制定风险应对策略,保障银行资产安全。客户关系管理:深度剖析客户源抽取的原始数据,保持数据的原始性和及时性,为后续的数据处理提供基础;DWD层对原始数据进行清洗、转换和标准化处理,按照业务主题进行组织,形成明细粒度的数据集合,如将不同系统的客户信息进行整合和去重
5月10日,星环科技与亿欧智库联合发布了《九层之,起于累土:数字新基建助推银行数智化转型》报告。报告围绕银行数智化转型和数字新基建展开,指出“纵向基础建设+横向数据联通”是银行数智化转型的根本路径——数字新基建是银行数智化转型的基石,大数据建设则贯穿数字新基建各细分领域。在应用实践部分,报告着重介绍了星环科技在银行数智化转型领域的探索和成就。该报告对银行数智化转型提供非常有价值的参考依据和行动报告亮点深入探讨银行数智化转型的变革历程,面临的挑战和机遇,并绘制银行数智化转型变革思路全景图融合银行数智化转型和数字新基建双重视角,指出“纵向基础建设+横向数据联通”是银行数智化转型的根本路径以星环科技并非相互取代,而是逐步过渡并兼收共存。当前银行数智化转型处于数字化向智能化过渡时期,信息化阶段的业务系统建设是数字化和智能化发展的基础。中国银行业机构法人数量及主要银行图谱银行数智化转型变革思路全景图躬行实践银行数智化转型应用探索随着数字新基建和信创的不断推进,星环科技推出了大数据平台等数字化基础平台产品,被众多银行及其他金融机构选用。除银行业外,在为证券、保险、基金等金融细分领域的数智化转型和
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银行数据治理
银行数据治理是指通过一系列技术和方法,对银行数据进行有效管理和控制,以提升数据的质量、合法性、合规性,减少数据生产问题,提高数据的合理分布和使用。包括“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤,即业务如何满足这些需求。同时,也需要对现有的数据资源进行分类和评估,以确保数据治理的有效性。“采”即数据采集清洗:采集数据数据治理的基础,在这个步骤银行需要确定从各种业务系统采集哪些数据,并制定采集和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。“理”即业务和数据资源梳理:这个步骤需要明晰银行各个业务条线的数据资源情况和需求,包括了解数据的来源、产生方式、存储位置等,以评估计划。采集到的数据可能需要进行清洗、转换和整合,以保证数据的准确性、一致性和完整性。“存”即数据库设计和存储:这个步骤涉及到数据库的结构设计、数据分区、索引设计、数据压缩、备份和恢复等方面。银行需要根据业务需求和数据特点来设计优的存储方案,同时考虑到数据的可维护性和可扩展性。“管”即数据管理:这个步骤主要涵盖了数据安全管理、数据质量管理、数据标准管理等方面。银行需要建立数据管理制度,对数据进行分类
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银行数据治理
银行数据治理在数字化时代,数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态,如何有效管理和利用这些数据,不仅关系到银行的运营效率,更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准,确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言,数据治理不是单一的技术问题,而是涉及法规;三是挖掘数据价值,支持精准营销、风险定价等业务创新。银行数据治理的核心要素银行数据治理包含多个相互关联的组成部分。数据质量管理是基础的环节,需要通过数据清洗、标准化和验证等手段,消除重复、错误和、使用到归档或销毁的全过程规则。此外,明确的数据所有权和清晰的组织职责划分也是数据治理成功的关键。结语银行数据治理是一项长期而复杂的工作,需要管理层的高度重视和全行范围的参与。良好的数据治理不仅能减少风险、满足合规要求,更能释放数据潜能,成为银行数字化转型的重要推动力。未来,随着技术的发展和监管环境的变化,银行数据治理将持续演进,为银行业创造更大价值。
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银行数据治理
银行数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理充分发挥价值的动态过程。以下是银行数据治理的几个关键要素:数据治理架构:银行需要建立一个组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确不同层级和部门的职责分工,并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据管理框架:银行应制定数据,依法合规采集、应用数据,依法保护客户隐私,划分数据安全等级,明确访问和拷贝等权限,监控访问和拷贝等行为,完善数据安全技术,定期审计数据安全。数据合规性:银行数据治理应遵循法律法规、采购合同、客户授权及本行信息安全与隐私保护政策等相关规定,确保合规性。数据访问控制:银行数据库采用严格的访问控制机制,只有经过授权的人员才能访问敏感数据。这通常通过使用基于角色的访问控制来实现。数据生命周期管理:银行业务数据生命周期管理是确保数据从创建、存储、使用、共享、归档直至销毁的每一个环节都能得到妥善管理的过程。数据所有权和责任:确定数据所有权对于确保数据的适当使用至关重要。数据所有者不仅负责数据
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...