デジタル経済の時代では、データ主導のビジネス革新と開発が企業の主な選択肢となり、ファンド業界機関もデジタル変革を積極的に推進していますが、機会と課題が共存しています。データをデータ要素に変換するには、触媒として体系的なデータ容量の構築が必要です。
ファンド業界もまた、データセキュリティ保護が不十分、データコンテキストの欠如、データ品質が保証できないなど、特定の問題点を抱えています。一方で、業界ではデータ管理の重要性が理解されていないことや、システム構築の過程で長年にわたる乱雑なデータの蓄積により、データガバナンス作業が進みにくく、長期にわたる重複データが発生しています。マーケティング、分析、規制報告の各段階での顧客の数。例外など。
同社の「第14次5カ年」デジタル開発計画の指導の下、ファンド会社は全体的な計画を立て、問題点に焦点を当て、データ能力構築を強化し、データガバナンスシステムの改善、ビッグデータ技術の構築に継続的に努力することを主張している。 、 データサービス能力の向上、
ファンド会社のデータガバナンスソリューション
規制基準に基づいてファンド業界向けのデータ ガバナンス システムを構築する
1 つ目はガバナンス組織の改善です。健全なデータ ガバナンス組織構造を確立し、ガバナンス業務における組織の責任と機能を実装し、データ ガバナンス関連システムをサポートし、データ ガバナンス業務の実装を促進します。
2つ目は、グローバルなビジネスデータを整理して各属性の意味を明確にし、資産カタログとして分類管理することでデータの可視性、使いやすさ、管理性を実現し、総合的に数値化する資産システムの構築です。データの価値。
3つ目はデータ品質の向上です。関連する金融規制規則に従って、データ標準およびデータ検査関連規則を策定し、データ標準化を通じてデータ品質とデータ可用性を向上させます。
4つ目は、データセキュリティの強化です。データセキュリティに関するポリシーや規制を中心としたセキュリティシステムを構築し、データ間の関係を十分に考慮し、グレーディングや暗号化などによるフルリンクのセキュリティ管理を実施します。
5つ目は、マスターデータの統一です。全社レベルのマスターデータシステムは、ファンドのすべての要素を標準化することによって編成され、ファンドの基本的なビジネス情報が範囲全体で一貫性、正確性、完全性、および制御可能性を維持することを保証します。
資産管理のあらゆる要素を踏まえたファンドマスターデータ管理を実現
マスターデータは、ファンドの中核となる事業体のデータを記述するために使用されますが、マスターデータ管理では、企業の複数の業務システムから最も基幹的かつ最も共有されるデータ（マスターデータ）を統合し、データクリーニングと一元管理を行う必要があります。そして、統合された、完全で、正確で、信頼できるマスター データを、さまざまなビジネス システム、ビジネス プロセス、意思決定支援システムなどを含む、企業全体でこれらのデータを使用する必要がある運用および分析アプリケーションに配布します。
マスターデータの完全性と正確性は、企業データの共有、直接コミュニケーション、およびアプリケーションの能力を決定します ファンド業界におけるマスターデータの本体は、顧客マスターデータ、有価証券マスターデータ、商品マスターデータに分かれています。さまざまなソースからの顧客情報の統合の優先順位が顧客マスター データ ガバナンスの焦点であり、最高のデータ品質を持つサービス プロバイダーを主に選択し、相互検証のために他のデータ ソースと組み合わせることが証券マスター データ ガバナンスの焦点です。各製品要素の所有権を決定し、生産データの品質に誰が責任を負うのか、所有者が品質基準を策定し、システムが厳密にアクセスを制御することが、製品マスター データ ガバナンスの焦点です。
3 つの主要な報告機関である中国証券監督管理委員会、中国人民銀行、基金産業協会の規制報告データには、多面性、明確な基準、および高いデータ品質要件という特徴があります。関連するマスター データを構築することで、マネーロンダリング対策、信用報告、金利などの複数の規制要件に対する強力な防御線を提供します。
メタデータに基づいてエンタープライズレベルのデータ資産センターを構築する
ファンド会社のデータウェアハウスや各種業務システムライブラリに接続し、データベーステーブルのメタデータを収集し、そのデータで使用されているメタデータ情報を取得し、収集したデータに基づいて二次標準メンテナンスを実施し、不足している部分を補完します。ビジネスメタデータ、およびサマリー後のメタデータクエリ分析サービスを提供します。
ファンド会社向けのデータ基準を策定し、基準を満たしていないデータを標準マッピングと比較を通じて発見および修正します。次に、標準化されたテーブルの構築とデータ モデルのモデリングを通じて、増分データを取得するのが標準です。データの血縁関係の自動分析を通じて、技術者やビジネス担当者がデータフロー関係やデータ影響リンクを発見し、ユーザーが関心のあるデータを合理的に購読して維持できるように支援します。
ファンド事業を軸とした立体ポートレートシステムの構築
近年、プロフェッショナルな資産運用に対する投資家の需要がますます高まる中、資産運用業界における競争も激化しており、ファンド会社は投資家の教育や親睦に注力せざるを得なくなっています。ファンド会社のデジタルマーケティング能力は徐々に企業の重要な競争力になってきましたが、その構築プロセスにおける主な困難は次のとおりです。
まず、基盤が脆弱であり、公募ファンドの顧客数が多く、公募ファンドの長期販売は委託チャネルやインターネットチャネルに依存しているため、顧客データが分散しており、複数の端末のIDが統一されておらず、ファンド会社が自社の顧客を理解する能力が限られており、投資家への需要が不足しているため、変化と行動変容のための効果的な調査ツールが得られます。
2つ目はマッチングが難しいということであり、多数のアンケートやデータ分析を通じて、異なる人々のグループや異なるニーズを持つ投資家は、製品要件や収益目標に明らかな違いがあり、彼らの運用行動も大きく異なることが判明しました。違う。このため、ファンド会社には、効果的な顧客セグメントを特定する能力、商品の推奨を洗練する能力、投資教育コンテンツを差別化して投資家の投資体験を向上させる能力が求められます。しかし、マーケティングシステムのクローズドループ機能が弱いため、ファンド商品がユーザーのニーズを満たし、投資体験を向上させるかどうかを知ることは困難です。
3つ目は浅い適用であり、非科学的かつ非体系的な指標、データ分析の深さの不足、ビジネス上の洞察や提案の不足などの問題に直面して、多くの企業はデータを持っている、データを見る段階で止まり、統合していない。マーケティング ビジネスでのデータ分析、有意義な洞察と推奨事項。
Kangaroo Cloud 顧客データ インサイト プラットフォームを通じて、顧客、製品、チャネルを含む3 層のラベル システムが確立され、販売、サービス、コンプライアンスなどのさまざまな観点のニーズをサポートし、ラベル開発の便利なフル ライフサイクル管理をサポートします。 、計算、表示、出力、継続的にデータ値を出力、個別の顧客とグループのポートレートをサポート、顧客グループのサークルの選択と比較、迅速なプロモーション、インテリジェントなマーケティング、正確なサービス、きめ細かいラベル権限管理、効率的で安定したラベル表示をサポートビジネス開発、ビルディング ブロック スタイルのコンポーネント ラベルの構築と再利用により、日常的、一時的、またはテーマ別のデータ分析を迅速にサポートできます。
ファンド会社のデータガバナンス構築の実績
データ管理
データ ガバナンスは企業内でデータの知識と文化を蓄積する長期的なプロセスであることを考慮し、包括的な比較と評価を行った後、ファンド会社は自社の組織構造とデータの状況を組み合わせ、IT ガバナンス委員会を主導組織として採用しました。データガバナンスグループは、データガバナンスおよびランディングプラットフォームの構築推進組織であり、データガバナンス関連システムのリリースとガバナンスの導入を推進しています。
システム面では、「データ管理措置」、「データの分類とグレーディングに関する指導原則」などのシステム仕様書が相次いで発行されています。プラットフォームの構築では、デジタル資産管理プラットフォームは、データ標準管理、マスターデータ管理、メタデータ管理、データ変更管理、デジタル資産インベントリ、データ品質管理、データ分類を実現するデータガバナンスの着地支援プラットフォームとして使用されます。血縁関係分析などの管理機能は、データ ガバナンスと開発および設計プロセスを密接に組み合わせて、データ モデルの変更設計、レビュー、イベント後の監査、および定期的な定量的スコアリングの管理閉ループを形成します。データ品質向上のための長期的なメカニズムを形成するための、データの完全性、正確性、一貫性を確保するための出発点です。
同社は、「頭が痛ければ頭の治療をする」という一時的な解決策を捨て、データソースシステムから包括的なガバナンスを実現する「点・線・面・体」方式によるデータガバナンスの導入を推進している。足に痛みがある場合は治療してください。」ポイントは点状の自社開発業務システムを一つ一つ管理することであり、線はシステム間のデータやプロセスの相互運用性を促進することであり、面は大規模なプラットフォームシステムを構築するという考え方を組み合わせて改善することである。業務支援の基礎を総合的な観点からガバナンス体制を構築し、最終的にはデータを共有・相互接続した高品質なデータシステムを構築します。
現在のデジタル資産管理プラットフォームは40のシステムをカバーしており、新規追加または再構築したシステムでは95％を超えるデータ標準カバー率を達成しています。
能力的には
ミドルエンド機能は、ビジネス、テクノロジー、データ機能を提供できる社内の共有リソースを包括的に反映しています。ファンド会社の経営は比較的安定しており、安定したミドルオフィス機能の構築がファンド会社のニーズに応えており、ミドルオフィスのシェアリング機能の強化と事業力・サービス力の蓄積が今後の競争力の核となる。
同社は、ビジネス力、技術力、データ力を技術面から「ビジネスミドルプラットフォーム」「テクノロジーミドルプラットフォーム」「データミドルプラットフォーム」の3大技術力に位置付け、これら3者が緊密に連携しながら事業運営を強力に推進している。
1 つはビジネス センターで、現在何百万もの顧客にファンド販売サービスを提供しています。システムの提供速度と提供品質を向上させ、顧客により正確で思いやりのあるサービスを提供するために、同社はデータ ガバナンス プラットフォームで実行されるすべてのサービスを整理および抽象化し、コンテナ + マイクロサービス テクノロジー アーキテクチャを採用し、サービスの細分化と分解を行います。マーケティングサービスや投資顧問サービスなどのミドルオフィスサービス機能を段階的に蓄積し、繰り返しのシステム機能の構築や保守に伴うリソースの無駄を削減します。同時に、顧客の承認を取得することを前提として、過去の取引行動、個人資産配分、投資リスク選好などの情報を、テクノロジーセンタープラットフォームが提供するビッグデータAIアルゴリズム機能を使用して、過去の損益分析を提供します。好みや投資スタイルが異なるお客様に向けて、行動診断や定期投資戦略のアドバイスなど、パーソナライズされたサービスを提供します。
マイクロサービス+マイクロフロントエンドの技術アーキテクチャを用いて、TA、評価、資金決済などのミドルエンドおよびバックエンドの運用支援システムにおける運用管理サービスを集約・統合し、登録・決済などの日常業務を集約・統合します。業務管理データ資産の蓄積と大画面ビジュアル表示との組み合わせにより、決算部門（業務分担、チームワーク、配当分配など）の一元化・標準化・一元管理を実現します。運用管理、運用管理をより直観的かつ効率的にし、データを使用して運用効率を高め、運用における日常的なリスクと問題を効果的に回避します。
2 つ目はテクノロジー センターです。テクノロジー スタックの開発を統合し、さまざまなシステムの構築中に公共のテクノロジー ツールで繰り返される「ホイール作成」を回避するために、同部門は、開発を担当するテクノロジー センター チームを設立しました。公共サービス機能の構築、新技術の導入、アーキテクチャのレビューなどの作業は、標準化された一般的な機能の出力を通じて、主にアプリケーションテクノロジーの強化とAIアルゴリズムの強化を含むさまざまなビジネスシステムの構築を強化します。
現在のテクノロジー プラットフォームは、メッセージ配信サービス、統合印刷サービス、統合データ ゲートウェイ、サービス登録センター、ワークフロー エンジンなどのパブリック テクノロジー サービスと、NLP、機械学習関連アルゴリズム、インテリジェント ロボットなどの AI インテリジェント サービスをリリースしています。製品管理システム、投資と研究の統合、インテリジェントな顧客サービス、コラボレーションオフィスプラットフォームなど、複数の下流ビジネスシステムに適用されています。
3つ目はデータセンターです: Hadoopテクノロジーエコシステムに基づいて、同社はレイクとウェアハウスを統合するデータテクノロジーアーキテクチャを採用し、企業レベルのデータレイクとデータウェアハウスを構築します データガバナンスによって策定された関連データ標準と仕様に従って、ビジネスデータはテーマごとに統合されます。「浄化」、「統合」。同時に、データエクスポートの一貫性を確保し、データの保存と消費のセキュリティを向上させるために、同社はデータウェアハウスのクリーニングと統合後の標準データに基づくマイクロサービスアーキテクチャを採用し、開発、テストを実現します。 、データ サービス インターフェイスの検証、リリース、認可、オフライン フル ライフ サイクルのオンライン管理、オンライン データ サービス インターフェイスを使用したさまざまなデータ消費シナリオ向けのデータ エンパワーメント。
さらに、データガバナンスの助けを借りて、さまざまな指標を整理および調整し、指標の定義と統計的口径を明確にし、グローバル指標システムを構築し、データ輸出基準を統一し、「一穴を数える」を実現し、「データ争い」を回避します。さまざまなデータ消費シナリオでの問題。
「Dutstack 製品ホワイトペーパー」: https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
「データ ガバナンス業界実践ホワイト ペーパー」ダウンロード アドレス: https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm Kangaroo Cloud のビッグデータ製品、業界ソリューション、顧客事例について詳しく知りたい、相談したい場合は、 Kangaroo Cloud 公式 Web サイトにアクセスしてください: https://www.dtstack.com/?src=szkyzg
同時に、ビッグデータのオープンソース プロジェクトに興味のある学生は、最新のオープンソース テクノロジー情報を交換するために「Kangaroo Cloud Open Source Framework DingTalk Technology qun」に参加することを歓迎します。qun 番号: 30537511、プロジェクト アドレス: https: // github.com/DTStack
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