银行源数据治理方案

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的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。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

银行数据治理方案旨在通过建立全面的组织架构、明确的管理流程和严格的监管报送机制，确保数据的准确性、安全性和合规性，以提升银行的经营管理效率和风险控制能力。其核心内容可以概括为以下几个方面：数据治理架构：银行应建立一个健全的组织架构，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，并在经营管理中充分发挥价值。数据治理原则：遵循全覆盖、匹配性、持续性、有效性原则，确保数据治理覆盖数据全生命周期，与银行的管理模式、业务规模、风险状况相适应，并持续开展，推动数据真实准确客观反映银行实际情况，并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理：银行需将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升，法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。数据质量管理：银行应加强数据采集的统一管理、准确和连续。数据治理自我评估机制：建立数据治理自我评估机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面，并按年度

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：采集数据是数据治理的基础，在这个步骤中，银行需要确定从各种业务系统中采集哪些数据，并制定采集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、分层、加密、备份等管理，以保证数据的安全性和稳定性。“用”即数据使用：数据治理的终目的是为了支持银行业务决策，因此这个步骤包括了对数据的查询、报表生成、数据分析、模型预测等功能。银行需要建立完善的数据服务体系，以支持不同业务部门对数据的需求和应用。星环数据治理解决方案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，构建

，避免处罚。此外，数据治理为数字化转型奠定基础，使中小银行能够开发基于数据的创新产品和服务。可行的实施策略中小银行可以采取循序渐进的数据治理策略。首先，应明确治理目标，避免一开始就追求大而全的方案中小银行做数据治理在数字化浪潮席卷金融行业的今天，数据已成为银行的核心资产。对于中小银行而言，数据治理不再是大银行的专利，而是提高竞争力、防范风险、实现可持续发展的必由之路。本文将探讨中小银行开展数据治理的必要性及可行的实施路径。数据治理为何重要数据治理是一套关于数据质量、安全、使用和管理的系统性框架。对于中小银行，良好的数据治理能带来多重价值。首先，它能提高决策效率。当管理层能够获取准确、及时的数据时，战略决策将更加科学。其次，数据治理有助于风险控制。通过统一的数据标准和流程，银行能更早发现信用风险、操作风险等潜在问题。再者，在监管日益严格的背景下，完善的数据治理体系能帮助银行满足合规要求工作获得足够重视。在技术层面，中小银行不必立即投入重金建设庞大系统，可以采用轻量级解决方案。例如，先实施元数据管理工具，理清数据资产状况；或部署数据质量监控模块，识别关键数据问题。与外部专业机构合作也是

商业银行数据治理指商业银行对数据的管理、监管和质量控制的一套规范和流程，包括数据收集、存储、处理、分析和应用等全过程。商业银行数据治理的目的是确保数据质量、数据安全性、数据一致性和数据完整性，以有效地支持银行的业务运营、风险管理和决策制定等方面。商业银行必须采取有效的措施来保护客户的个人信息和其他敏感信息，防止数据泄露和丢失，维护客户信任和银行业务连续性。商业银行数据治理的实践中，需要遵循以下一些原则：数据质量管理：数据质量管理是商业银行数据治理的核心，确保数据的准确性、可靠性和一致性。银行应该对数据进行规范化处理、数据归档和数据备份，确保数据可靠和防止数据灾害。数据安全控制：商业银行要保障不同的数据共享方式，如数据仓库、数据交换和API等，确保了数据的安全性和合规性。数据治理体系：商业银行需要建立完备的数据治理体系，以规范数据处理和数据管理流程，包括数据治理架构、数据分析和数据报告等。星环数据治理解决方案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，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据

银行数据质量治理工作对于银行的稳健运营、风险控制、客户服务以及战略决策等方面都具有至关重要的意义。以下是一些常见的银行数据质量治理工作措施：建立数据治理组织架构成立数据治理委员会：由银行高层领导担任主席，各业务部门负责人和数据管理专家作为成员，负责制定数据治理战略方针、决策重大事项、协调资源分配以及监督数据治理工作的整体推进。设立数据质量管理团队：该团队可隶属于银行的数据管理部门，成员包括数据业务逻辑和外部权威数据源，制定数据准确性的校验规则，如利率数据应与央行发布的基准利率保持合理的偏差范围，确保数据能够真实反映业务实际情况。数据质量管理流程建设数据质量规划：结合银行的业务战略和监管要求质量标准、治理流程和方法，持续提升银行数据质量水平。加强数据源头管理业务系统优化：对银行核心业务系统进行优化升级，在数据录入环节增加必要的校验规则和提示信息，防止错误数据的录入。例如，在客户身份证号码录入，制定年度数据质量工作计划，明确数据质量目标、重点治理领域、项目预算以及实施步骤等，为全年的数据质量治理工作提供指导框架。数据质量评估：建立一套科学、全面的数据质量评估指标体系，涵盖准确性、完整性

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，而是涉及组织架构、管理流程和技术系统的综合性工程。良好的数据治理能够帮助银行实现三个关键目标：一是确保数据的准确性和一致性，避免因数据错误导致的决策失误；二是满足日益严格的监管合规要求，如反洗钱、客户隐私保护等法规；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

商业银行数据治理是指商业银行通过建立完善的数据治理体系，对其内部各类数据进行全生命周期管理，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享与应用，从而增强银行的风险管理能力、提升经营决策水平和市场竞争力的一系列活动，以下是详细介绍：治理背景与目标背景：随着金融科技的快速发展和银行业务的日益复杂，商业银行面临着海量数据的管理挑战，同时监管要求也日益严格，对数据质量和数据安全提出了更高的标准。目标：提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性；加强数据安全管理，保护客户隐私和银行敏感信息；促进数据共享与应用，提升银行的业务创新能力和决策效率。治理架构与职责治理架构：通常包括决策层、管理层和管理，建立元数据仓库，为数据治理提供基础支撑。数据仓库与报表管理：构建数据仓库，整合银行内部各类数据，为数据分析和报表生成提供统一的数据平台。治理流程与方法数据治理流程：包括数据规划、数据采集、数据工具，如数据质量管理工具、元数据管理工具等，提高治理效率。与业务的融合与创新业务融合：将数据治理工作与银行的风险管理、信贷审批、客户服务等核心业务紧密结合，通过提升数据质量和数据应用水平，优化业务流程

银行数据治理该怎么做数据已成为现代银行业核心的资产之一。良好的数据治理不仅能提高银行运营效率，还能增强风险管控能力，改善客户体验。那么，银行数据治理应该如何开展呢？明确数据治理目标银行数据治理的首要任务是明确目标。一般来说，银行数据治理需要实现以下几个基本目标：确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性；满足监管合规要求；支持业务决策和风险管理；提高数据资产价值。这些目标需要与银行的整体战略相结合，形成可执行的数据治理框架。建立组织架构有效的数据治理需要明确的组织架构支持。银行通常需要设立数据治理委员会，由高层管理人员牵头，各部门负责人参与。委员会下设数据治理办公室，负责日常协调工作。同时，业务部门、IT部门和风险管理部门都需要设立数据治理专员，形成跨部门协作机制。这种三层架构能够确保数据治理策略得到有效执行。制定数据标准统一的数据标准是数据治理的基础。银行需要制定全面的数据标准体系，包括。实施数据质量管理数据质量是数据治理的核心。银行需要建立全生命周期的数据质量管理体系，包括数据质量评估、监控、分析和改进四个环节。通过数据质量规则引擎，对关键数据进行实时校验和监控。发现数据问题时，要

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...