金融业天然就是一个经营数据的行业,一直对数字技术保持高度重视,是数字化转型最早和数字技术应用最广的行业之一。在金融和技术融合过程中,数据治理是关键。当前金融数据治理已由过去局部数据管理,发展到统筹数据整合、智能应用、数据驱动决策和数据开放融合,这对金融数据治理提出了更高的要求,也带来新的挑战。

本期DTALK我们邀请到金融行业嘉宾——大型金融机构信息部负责人 李霏帆,为大家带来《金融机构数据治理实践路径》。

先给大家小小剧透一下分享大纲:

一、初始阶段(数据积攒期)

业务需求⼤

政治需求(报送)⼩

管理需求(报表)⼩

针对这些需求,需要搭建怎样的架构才能满足?

二、成熟阶段(数据使⽤期)

业务需求(⼤):如果业务发展停滞了,就不需要讨论数据部⻔新阶段了

政治需求(⼤):随着业务成熟,任何政治需求的失误会带来的损失更⼤。

管理需求(⼤):业务规模的增⼤伴随着管理难度的增⼤,管理需要更多的数据⽀持。

稳定的数仓开始有点招架不住变化的需求了,所以开始引进数据中台。

数据中台在解决⼤量问题的同时,带来数据治理问题怎么处理,谁处理?

三、未来(数据爆炸期)

随着实时数据、⽂档数据(征信)、⼆进制数据(照⽚,OCR)等数据种类和规模爆发,这些数据存不存?怎么用?谁来做?

是否有一种新的数据架构能够满足当下需求和未来趋势?

1月12日 14:30-15:30 不见不散

报名:https://fs80.cn/hp0lsp

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