国内首个基于大数据平台的全流程数据治理方案亮相

针对银行业金融机构，加马数据治理解决方案可以帮助客户制定一整套数据标准规范，包含基础类数据标准，分析数据标准两大部分。同时利用自然语言技术及知识图谱技术帮助工作人员快速定位到相关的数据标准，解决目前中小银行因标准文档繁多、信息量大而难以查找关键信息问题。

元数据管理，自动化梳理数据资产和数据关系

目前，大多中小银行使用文档手工管理元数据，存在数据资产不清晰、格式混乱以及更新不及时等问题，导致业务人员难以运用数据并进行深入分析挖掘，了解数据含义沟通成本高、耗时长，使用数据出错率高。加马数据治理解决方案通过数据地图等功能梳理出数据和数据之间的关系，可视化展示数据资产视图，同时自动化分析数据流向及上下游血缘关系。通过简单查询即可检索数据的业务含义、数据位置、数据量、数据字典、数据关系等信息。

数据质量监控，打造全方位数据质量监控体系

针对银行内部数据变动监控难，以及数据质量问题发现不及时等问题，加马数据治理解决方案提供变动异常扫描、标准质量监控等工具，自动配置质量核验规则库，定期扫描分析各数据库质量，一键生成质量分析报告，通过数据定义和数据值抽样检查结合的方法全方位扫描各种数据质量问题。帮助银行实现智能数据质量监控。

数据安全管理 智能脱敏+智能监控全面保障数据安全

面对银行敏感数据分散，泄露风险高等问题，加马数据治理解决方案通过智能扫描识别敏感数据一键配置脱敏的方式解决大数据平台上的海量数据识别脱敏问题，同时，日志监控预警通过大数据实时计算流处理技术追踪、抓取、分析大数据平台相关日志，监控用户对数据的使用操作，有效降低大数据平台操作及数据泄露风险。

治理监控分析，智能工具全面提升数据管理效率

数据治理监控分析往往在银行难以实现，一是因为专业门槛高，管理人员难以使用，二是监控项目复杂，传统分析方式耗时耗力，三是传统报表工具呆板单一，难以支撑监控分析。加马数据治理解决方案灵活运用自然语言技术、维度自助下钻等技术，自动了解用户分析意图，呈现数据治理相关监控结果方便进行自助探索分析。

智能数据报送，快速实现外部数据接入与监管数据报送

目前各银行在业务场景中接入使用外部数据时普遍面临开发周期长，监控管理困难等问题。报送监管数据时也面临手工操作多、效率低、费时费力、出错率高等问题。加马数据治理解决方案通过图形化工具实现零代码开发接入外部数据，智能检测外部数据质量，实现多数据源智能路由，实时监控接口流量与并发量，并以可视化图形、报表实时反馈监控结果，提示风险预警。

金融壹账通此次聚焦中国的中小银行在数字银行建设短板、以数据治理为重要落脚点，体现响应国家供给侧结构性改革的决心，用真正实用、有效的智能化工具全面赋能中小银行，推动其数字化转型。

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（编辑：云计算网_泰州站长网）

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