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大数据时代:银行该如何处理海量数据

时间:2016-03-11 14:04:38  编辑:邮编生活网  来源:银行

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   当今社会流行着“互联网+”的形式,也就意味着众多的数据需要存储。随着金融创新的快速发展和信息科技的日新月异,商业银行积累的数据量呈现几何倍数的增长,数据来源从传统的结构化数据逐渐扩展到以网络日志、社交媒体为代表的半结构化和非结构化数据。大数据治理能够降低海量数据带来的各种噪声,解决日益突出的数据质量问题。大数据治理,究竟能给商业银行带来什么样的收益?结合商业银行涉及到的具体业务,我们从以下三个方面开展了业务场景分析。

  1、 制定科学的大数据管理规范与流程

  大数据管控的核心是建立统一的企业级管理规范与流程体系,通过全行范围数据的有机共享,可有效提高数据的管理和使用水平。银行需要为大数据治理的开展提供有据可依的管理办法,明确大数据治理的业务流程和认责体系,并颁布大数据治理的规章制度政策。

  2、 构建完整的数据标准体系

  结合大数据治理平台的建设,依据数据标准管理的相关办法,落实数据标准管理相关人员的职责,紧扣数据标准管理的流程规范,持续对已有的数据标准管理框架进行优化,并使之真正成为可落地执行的框架体系。

  3、 制定前瞻性的大数据质量规划

  制定前瞻性的大数据质量规划是做好大数据质量管理的前提和基础。大数据的管理和应用要纳入商业银行全行统一的数据质量规划范畴。新建项目的业务范围和系统规划必须完全参照已正式发布的数据标准,已经建设完成的系统需在数据质量规划的要求下酌情进行适应性改造。

  平台支撑,以行践言

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