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参赛单位：桂林银行股份有限公司

案例名称：数据管控平台

案例简介：

桂林银行数据管控平台从顶层设计出发，将数据治理架构、数据治理规章、数据管理系统工具三维一体共同建设，以监管标准为导向，以数据质量为驱动，以业务发展为契机，打造“智慧化”的数据治理系统工具。项目融入我行“博观而约取，厚积而薄发”的数据治理理念，采用“运营态数据治理，以用促治、以治带用”的创新治理模式，针对性解决数据“看不到”、“看不懂”、“不好用”、“不会用”的行业痛点。

创新技术/模式应用：

一、业务创新

以桂林银行自身情况为立足点，提出“运营态数据治理，以用促治、以治带用”的数据治理思路。工欲善其事，必先利其器，通过数管平台的支撑与落实，实现治用结合、边治边用，形成良好治用循环。

二、技术创新

数管平台是新基建数据价值的重要环节，其特点和提供的能力如下：

（一）基础性平台

1.提供元数据、数据标准、指标、数据质量、知识库管理功能。

2.提供自动化元数据采集能力，对纳入管理的业务系统影响最小化。

3.提供流程定制支撑能力，为数据治理过程的中的相关任务流转提供流程支持。

4.提供基础数据检核、业务数据检核能力。

（二）服务性平台

1.提供企业统一元数据视图，让企业数据生产要素一目了然。

2.企业级数据字典功能，统一管理和生成企业内所有系统的数据字典，可对数据字典各个历史版本进行回溯。

3.提供元数据企业搜索能力，轻松检索与关键字有关的表、字段、数据标准、指标、ETL血缘、调度依赖、ETL作业等各类信息。

（三）开放性平台

1.提供多样化的API访问接口，便于行内其他系统访问元数据与数据治理平台进行集成。

2.为统一报表平台推送指标口径信息，让用户更方便理解报表内容。

3.为ETL自动化、数据交换自动化提供元数据支持。

（四）创新性平台

1.提供元数据“材料”生产成元数据“产品”的能力。对ETL加工血缘、统计口径关键信息、调度流程信息进行基于图数据的“关系”建模。为用户提供“科目变更影响范围”、“产品变更影响范围”等分析功能。

2.利用多元技术手段，强大知识库“智慧”功能。基于爬虫技术获取指定网址的内外部站点信息，构建知识库智能采集体系；利用智能搜索引擎，运用最新的自动分词、提取核心词等先进技术构建知识库智能搜索体系；通过机器学习方法对文件中重要的词汇进行提取构建智能标签体系；利用AI算法结合用户习惯推送知识内容构建智能推荐体系；为贴近用户移动平台使用习惯，将知识库多渠道开发触达用户。

项目效果评估：

数管平台作为“桥梁”，打通各模块数据间的沟通壁垒，逐步实现数据协同，为全行数据治理工作提供稳固技术支撑。

1.数据全况可“视”

目前元数据自动化采集涵盖22728张表，共676465个字段，纳入数据标准1740项、数据指标3943个，逐步形成我行“数据资产目录”，实现数据现状“可视化”。

2.数据涵义可“读”

从业务、技术、管理三个维度，建立数据元体系，坚持“强管理、重应用、弱加工”的管理原则，实现指标定义、口径、来源均一致，打造全行数据“通用语言”。

3.数据问题可“清”

以数管平台为“引擎”，利用智能化、流程化的管理机制，实现数据质量管控条链化、透明化，促进数据治理工作高效化、规范化。

（1）持续监控数据问题，提高数据问题溯源效率。应用neo4j技术，优化元数据血缘分析界面呈现效果，实现发现问题准确、解决问题快速、监控整改进度便捷。

（2）使用递进式数据问题管理机制，确保数据问题整改落地。以“发现-整改-跟进-提高”为数据问题管理路径，路径各节点在数管平台中进行功能映射，累计下发数据质量问题整改工单5000余条，整改率达46%。

（3）嵌入RPA机器学习技术，解放人工繁琐重复劳动力。通过数据检核识别数据问题，以问题为出发点，结合数据字典进行血缘分析，排查定位问题，分发问题工单，监控并反馈整改进度，上述流程实现全链路自动化。

在2020年监管统计报表报送工作中，我行部分机构得到当地监管的外部表彰，行内考核共有11（个/家）部室、分行得到加分，同比上升76.41%，整体数据质量有明显提升。

4.数据知识可“享”

知识库模块目前收录数据标准知识共42条，业务标准知识共4条，其作为全行业务知识与数据标准化理论的学习平台，也是数管平台与数据治理枢纽，丰富员工数据知识背景，提高数据应用能力，打造“业务+技术”复合型人才队伍。

数管平台致力于维护数据治理与创新应用间良好生态体系平衡，加强数据能力建设，实现数据驱动业务，做到“一个平台，多向赋能”，推进全行数字化转型。

项目牵头人：

张先德

桂林银行行党委副书记、行长（代为履职）

项目团队成员：

赵泓、刘清萌、张晓红、李伟沙、刘又榕、龙威、陈虹羽、肖开元、刘露、以娜、唐进民、吴启鹏、王与欣、熊盈婷、廖鸿雁

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