Fabarta 图增强数据血缘治理解决方案

应用场景及痛点介绍

高质量数据已成为企业重要的资产与财富，可以有效助力金融机构打造数字时代的核心竞争力。金融机构进行业务创新，需要对现有和新增的经营管理数据进行深度挖掘与分析，明确评估新产品和新服务的成本、风险及收益，推出具有竞争优势的创新金融业务，提升客户体验和核心竞争力。而这一切的基础，是需要提供治理后的高质量的经营管理数据。因此，金融机构需要建立完善的数据治理机制，充分保障数据质量，才能够为业务创新和核心竞争力的提升提供有力支持。

在长期的数据治理实践中，金融行业的数据治理面临着诸多挑战，这当中有技术、有业务、也有系统难题，数据血缘治理便是其中的一个技术、业务和系统交织的挑战。

金融机构数据来源和处理过程不透明，数据分散在多个系统和应用程序中，难以统一管理和控制，使得存储、查询和分析数据血缘关系变得困难；技术架构复杂，涉及多种技术、脚本和工具，如数据库、数据仓库、ETL 工具等，使得数据血缘解析更加困难；开发团队更关注功能需求的实现，而对非功能需求的关注不足，导致数据模型质量不高，存在先污染后治理