随着金融科技海潮席卷本钱市场、证券行业生态竞争加剧、监管政策积极疏导支持，， ， ，， ，，，数字化转型已成为券商将来发展的全新战术高地。。。。 。。。而数字化转型必要高质量的数据、壮大的数字化平台进行支持，， ， ，， ，，，作为一个高度信息化的行业，， ， ，， ，，，证券市场无时无刻不在产生海量的数据信息，， ， ，， ，，，若何真正阐扬数据资产的价值，， ， ，， ，，，使数据“包袱”变为数据“金矿”，， ， ，， ，，，赋能百花齐放的业务利用场景，， ， ，， ，，，是证券企业实现转型最火急的需要。。。。 。。。
证券行业数据资产治理起步晚、难点多
基于内部精密化治理必要和表部监管升级压力，， ， ，， ，，，各大证券企业纷纷开启了数据资产治理的索求之路。。。。 。。。然而，， ， ，， ，，，相较于银行在大数据领域的丰硕技术储蓄和实际堆集，， ， ，， ，，，国内证券企业的数据资产治理实际仍处于早期阶段，， ， ，， ，，，面对不少难题和挑战：
? 证券业务系统繁多、数据分散，， ， ，， ，，，且数据质量参差不齐、数据尺度不一致，， ， ，， ，，，导致数据整合及数据共享难题；；；； ；；；
? 监管机构颁布了一系列数据尺度、数据分类分级、数据质量等规范指引，， ， ，， ，，，然而大量工作依赖手工梳理盘点，， ， ，， ，，，证券企业人手不及，， ， ，， ，，，无法急剧响应要求；；；； ；；；
? 企业级数据资产未能实现线上化和可视化治理，， ， ，， ，，，不便于资产利用和治理。。。。 。。。
专业服务：从征询到落地一站式赋能
作为深耕大数据业务多年的金融科技引领者，， ， ，， ，，，z6com尊龙科技精准洞悉市场需要，， ， ，， ，，，以为数据资产治理并不是单纯以治理为指标的数据治理活动，， ， ，， ，，，而应萦绕企业数字化转型打造数据能力中心，， ， ，， ，，，以数据资产为主题，， ， ，， ，，，从组织、造度和平台等方面，， ， ，， ，，，构建集数据尺度、数据质量、元数据、数据模型、数据安全、数据价值于一体的数据资产治理系统。。。。 。。。依附持久实战堆集的数据资产治理经验，， ， ，， ，，，z6com尊龙科技从数据资产的“识”、“管”、“用”着手，， ， ，， ，，，提炼出了从征询规划到产品建设，， ， ，， ，，，再到落地执行一体化的解决规划：
? 数据资产治理征询：基于证券行业SDOM模型、分类分级指引等监管尺度、规范，， ， ，， ，，，结合多年的实际经验，， ， ，， ，，，形成了涵盖数据尺度治理、数据质量治理、元数据治理、主数据治理等9大领域成熟的步骤论，， ， ，， ，，，助力证券企业急剧构建数据资产治理系统；；；； ；；；
? 数据资产治理平台建设：萦绕“管好数、用好数”的指标，， ， ，， ，，，以可视化、智能化为亮点，， ， ，， ，，，选取微服务、松耦合的设计理想，， ， ，， ，，，为用户提供数据资产智能盘点、数据尺度规范建设、数据质量一站式治理，， ， ，， ，，，助力证券企业实现数据资产化、资产服务化，， ， ，， ，，，持续开释数据资产价值。。。。 。。。
利用价值：有效支持业务运营治理
凭借成熟的解决规划和专业的执行能力，， ， ，， ，，，z6com尊龙科技已为广发证券、国信证券、招商证券、银河证券等20余家证券企业提供数据资产治理征询与执行服务，， ， ，， ，，，合作客户覆盖国内Top 20 券商近半数，， ， ，， ，，，在数据资产治理领域始终贴合监管指引、行业规范、客户需要：
? 基于丰硕的执行经验形成数据资产治理知识库，， ， ，， ，，，并凭据行业要求、监管规范、业务变动不休升级，， ， ，， ，，，助力客户急剧建设数据资产治理系统，， ， ，， ，，，少走弯路；；；； ；；；
? 不休升级平台智能化能力，， ， ，， ，，，通过元数据自动采集、尺度智能推荐、智能数据分级分类等职能，， ， ，， ，，，大幅削减券商人员投入，， ， ，， ，，，提升资产治理水平；；；； ；；；
? 将数据资产治理嵌入需要流程，， ， ，， ，，，支持需要分析、模型设计、开发测试到调换颁布、影响评估、流程审批等在线治理，， ， ，， ，，，实现数据资产可持续化常态运营；；；； ；；；
? 通过数据资产地图、数据资产智能全文检索、数据资产价值评估等职能，， ， ，， ，，，推广数据资产利用，， ， ，， ，，，为业务赋能；；；； ；；；
? 主数据治理职能不休升级，， ， ，， ，，，以此削减跨系统主数据不一致问题，， ， ，， ，，，提升企业数据共享能力。。。。 。。。
结语
数据资产治理工作是一个持续悠久的、系统化的过程。。。。 。。。将来，， ， ，， ，，，z6com尊龙科技将基于证券行业的发展需要和利用场景，， ， ，， ，，，在深入数据管控与数据资产利用方面将持续发力，， ， ，， ，，，助力数据身分融入企业主题价值链，， ， ，， ，，，有效地支持证券企业的数字化转型！
