数据中台 数据中台

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行业痛点
传统技术难扩展
传统技术难扩展
以传统技术搭建的底层架构,扩展能力较弱,无法满足大数据环境下的技术要求。
设备分散难管理
设备分散难管理
设备分散在各处,人工管理时效慢。
数据规范意识薄弱
数据规范意识薄弱
在数据开发过程中,命名较为随意,导致结构混乱。
第三方系统混乱
第三方系统混乱
缺乏统一管理,服务质量、技术参差不齐。
业务数据分布广
业务数据分布广
多以独立业务为核心建设垂直数据平台,未形成标准统一的全域数据中心。
应用局限性较大
应用局限性较大
围绕业务驱动数据模式开展应用,局限性较大。
解决方案架构
解决方案架构
业务价值
  • 解决系统数据孤岛
  • 完善数据管理监控

    • 统一的管理监控平台
    • 开发管理体系的集中
    • 云端可视化开发实现
  • 促进金融数字化转变
  • 建设数据服务新模式

    • 平台化的金融数据管理
    • 开放化的金融数据服务
    • 实现金融生态体系闭环
  • 解决系统数据孤岛

    • 提升业务运行效率
    • 提升系统运维效率
    • 提升设备管控效率
  • 完善数据管理监控
  • 促进金融数字化转变

    • 打造数字化管理平台
    • 行业用户自定义管理
    • 实现技术 + 数据转型
  • 建设数据服务新模式
应用场景
  • 证券

    证券基金行业的特征,制定完备的行业解决方案,为证券基金行业提供更加优质的解决方案

  • 保险

    从财产保险和人寿保险两大方向对客户及业务数据进行收集整理,用数据驱动业务迭代更新

  • 银行

    全面聚合各业务层数据资源,构建一体化数据服务通道,方便银行业务更快速高效的运行

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