本文摘要：2. 方法论分享：金融数据治理实施关键点 1. 数据治理羁系要求解读—— 当下金融行业数据治理羁系要求深入解读 1. 最新政策解读：数据治理羁系要求详解 4. 落地机制支撑： 数据治理长效推进机制 【 华宇智能数据 】8月13日下周四晚8:00有直播华宇金融大数据首席解决方案架构师亲授金融行业数据治理项目乐成秘诀教你如何推进数据治理落实处见实效。

2. 方法论分享：金融数据治理实施关键点

1. 数据治理羁系要求解读—— 当下金融行业数据治理羁系要求深入解读

1. 最新政策解读：数据治理羁系要求详解

4. 落地机制支撑： 数据治理长效推进机制

【华宇智能数据】8月13日下周四晚8:00有直播华宇金融大数据首席解决方案架构师亲授金融行业数据治理项目乐成秘诀教你如何推进数据治理落实处见实效。关注 华宇智能数据 官微获取更详细的直播内容

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3. 数据质量有效提升措施—— 数据治理历程中银行如何有效提升数据质量

4. 数据治理长效推进机制—— 银行数据治理如何能长效推进见实效

数据在近几年成为金融业企业的焦点资产无论在行业层面还是企业层面金融业都在数据治理方面做了许多努力。

但合规性要求、执法要求的日益严格以及小我私家隐私掩护意识的增强为金融数据治理事情提出了新的挑战。数据资产化的趋势、数据新的宁静掩护技术给我们数据的治理赋能、促进数据宁静与合规的平衡将会是数据治理未来的着眼点。

3. 详细措施落实：如何有效提升数据质量

分享纲领

从企业数据模型的观点特征、应用价值、设计开发及体会四个方面企业数据模型应具备全面性、整合性、主体性和关键性其应用价值体现在企业数据全局视图、易于相同；企业级业务词汇、数据尺度；界定信息系统数据规模和可信数据源；数据模型业务工具和规范模型以及企业级数据堆栈模型五个方面。

另外车处还指出设计数据模型建设是一个逐渐迭代的历程吸收前辈履历知识借鉴优秀行业模型能够有效加速模型构建速度。

2. 数据治理实施关键点—— 羁系要求下金融行业之银行的数据治理实施方法论

论坛聚焦当下金融科技生长与应用中数据治理的问题共邀资深行业专家就数据治理的实践应用展开讨论旨在探讨如何统一治理数据、提高数据质量、充实发挥数据价值以确保数据宁静和高效运行助力金融领域的数字化转型。

十二年金融行业项目履历资深咨询专家为您亲授数据治理项目乐成秘诀。

现在中国证券行业普遍存在数据质量问题多在数据投入产出方面缺乏可权衡、量化的尺度的问题将主数据、数据质量及数据资产作为数据治理的焦点领域。

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