Расширенное решение для управления наследственностью данных Fabarta graph

Введение в сценарии приложений и болевые точки

Высококачественные данные стали важным активом и богатством предприятий, которые могут эффективно помочь финансовым учреждениям повысить свою конкурентоспособность в эпоху цифровых технологий. Для бизнес-инноваций финансовые учреждения должны проводить углубленную добычу и анализ существующих и новых данных управления бизнесом, четко оценивать затраты, риски и преимущества новых продуктов и услуг, запускать инновационные финансовые услуги с конкурентными преимуществами, а также улучшать качество обслуживания клиентов и основная конкурентоспособность. В основе всего этого лежит необходимость предоставления качественных управленческих данных после управления. Поэтому финансовым учреждениям необходимо создать надежный механизм управления данными, чтобы полностью гарантировать качество данных, чтобы обеспечить мощную поддержку бизнес-инновациям и основной конкурентоспособности.

В долгосрочной практике управления данными управление данными в финансовой отрасли сталкивается со многими проблемами, включая технические, деловые и системные проблемы.

Источник данных и процесс обработки финансовых учреждений непрозрачны, данные разбросаны по нескольким системам и приложениям, и ими трудно управлять и контролировать их унифицированным способом, что затрудняет хранение, запрос и анализ родственных связей данных; сложная техническая архитектура, включающая множество технологий, скриптов и инструментов, таких как базы данных, хранилища данных, инструменты ETL и т. д., усложняет анализ данных; команда разработчиков уделяет больше внимания реализации функциональных требований, но уделяет недостаточно внимания к нефункциональным требованиям, что приводит к низкому качеству моделей данных и загрязнению перед управлением