数据分析软件在银行体系中担负哪几种任务?

文 | 商业智能研究 2016-03-07
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数据分析软件

为了能够有效的解决数据方面的问题,满足监管的要求,银行必须要大力的加强对于数据分析体系的建设,着手解决业务和数据以及技术这三个方面的分工和协作,促进实现数据资产价值的最大化,使银行的核心竞争力得到持续的提升,帮助银行在IT的风险管理方面提供一个良好的数据质量。数据分析软件在实施的过程中需要重点关注以下几个任务。

建立统一的数据规划目标

数据规划指的是根据业务需求,将一切能够达到业务要求的数据信息进行一个有效的规划与协调管理,对于现有的数据以及未来计划所需求的数据进行管理的工作,使获得的数据能适时满足外部的监管以及信息的披露还有内部的经营管理和发展目标的需要。进行数据规划的核心工作主要针对于数据的生命周期中的各个环节,给出一些适合的管理措施和原则,用来指导数据需求的管理成果。在对数据生命周期的策划里要的就是经过数据应用来制定也方向性的策略,同时也需要根据每个数据项采取对应的处理措施。

建立科学的数据管理工作机制

数据分析的工作机制建设主要依靠着银行的高层管理者的不断推动,同时也要建立一个相应的数据管理机制,进行决策与控制。有效的数据管理一定要有专门部门来对这个银行进行数据管理和应用的职责进行有效的承担。

建立统一的数据标准规范

数据的标准规范是改进和保障以及提高数据质量的重要依据,这也是数据管理中成败的关键因素。数据的标准化指的是为了促进数据的标准形成以及使用进行的一系列数据标准的规范,即是制定和实施数据的标准以及提高数据管理的全过程。

建立持续的数据质量管理规范

数据的质量管理指的是对于支持业务所需要的数据进行一个全面的质量管理,来保障各种数据的管理工作能够有效的落实,来实现数据准确和完整的目的,并且提供出有效的增值服务。

近几年,大多数的银行都开始从制度到流程来启动对于数据分析的质量进行全面梳理与核查,初步的建立起一个符合国家监管要求的标准化的数据分析管理体系,适应社会经济的发展。

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