该PPT主要介绍了某集团企业大数据治理平台的解决方案，核心内容包括平台建设目标、数据治理相关内容、数据仓库模型框架、项目建设成效与特点以及数据管理系统建设情况等，旨在通过构建统一的数据平台和完善的数据治理体系，提升数据质量和应用价值，为企业决策提供有力支持。
1. 平台建设目标
数据质量提升：通过数据质量检核系统，对源系统数据进行全面检查，发现并解决数据质量问题，确保数据的准确性、完整性和一致性，为业务决策提供可靠依据。
数据标准统一：分析梳理业务系统，建立基础标准和指标标准框架，明确数据定义、格式和规则，统一全行数据口径，促进部门间数据共享和业务协同。
数据仓库优化：引进先进金融数据模型，构建稳定、可扩展的数据仓库，覆盖主要业务系统数据，存储历史数据，优化数据架构，提升数据处理效率和应用能力。
2. 数据治理相关内容
治理框架与阶段目标：明确数据治理框架，包括数据战略、管理、应用与服务等方面；分阶段推进治理工作，解决数据质量、标准和架构等问题，推动数据治理与业务深度融合。
数据标准管理流程：建立标准管理组织架构，明确各角色职责，涵盖标准定义、变更核准、复审、执行监督等环节，确保数据标准的科学性和有效性，保障数据一致性和准确性。
3. 数据仓库模型框架
层次架构与设计方法：数据仓库包括主题、逻辑视图、实体和属性等层次；通过对TD模型的业务剪裁、属性匹配等操作，构建符合企业实际业务需求的模型框架，确保模型的稳定性和扩展性。
模型对业务的支撑：整合层模型为客户营销、统计分析等提供统一视图和明细数据，支持业务决策和精准营销；汇总层从业务视角提炼共性需求，预汇总和加工数据，为集市层提供规范准确的数据。
4. 项目建设成效与特点
成效显著：扩展数据范围，支撑全行级数据应用和数据挖掘，为客户关系管理、风险管理等提供数据模型，助力企业提升管理水平和市场竞争力。
特点突出：多方参与，业务、技术和合作公司协同合作，共同推动项目建设；分工明确，技术主导、业务配合，共同解决数据整合和定义问题，确保项目顺利实施。
5. 数据管理系统建设情况
系统概述：数据管理系统涵盖数据传输、元数据管理、作业调度、数据生命周期管理等功能模块，保障数据的高效流转、准确管理和合理存储。
各系统功能介绍
元数据管理系统：实现元数据获取、查询分析和图形化血缘分析，帮助用户清晰了解数据关系，提高系统开发和维护效率。
数据传输平台：支持数据自动传输、加载和实时监控，具备横向和纵向扩展能力，确保数据传输的及时性和准确性。
调度传输平台：提供自动化作业调度、可视化监控和精细化配置，保障作业运行的高效性和稳定性。
数据生命周期管理：灵活配置策略，实现自动分区扩展和数据迁移，控制在线数据规模，提高数据访问效率。
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