- Modelb@nk5.0将来银行架构
- “乾坤”企业级数智底座
- 平台级产品
- 银行行业解决规划
- 其它沉要行业解决规划
-
主题利用产品族
聚焦主题业务系统建设 ，支持数字化转型
-
云推算产品族
提供云原生架构解决规划
-
数据智能产品族
以数据中台为主题的数据全性命周期产品
-
智能银行（网点）产品族
覆盖智能风控、远程视频银行等场景化产品
-
数字金融产品族
通过盛开银行等延长互联网金融产品
-
信贷治理产品族
覆盖信贷全流程 ，助力普惠金融
-
风险治理产品族
提供信誉风险与本钱计量产品
-
科技监管产品族
聚焦监管合规 ，强化金融系统安全性
-
金融信创
散布式主题系统国产适配 ，构建金融安全底座
-
行业信创
全栈式信创云平台 ，驱动多行业自主可控
-
基于云原生的智能服务
云原生+AI驱动 ，全栈式火快部署与智能运维
-
量子通讯
量子密钥分发技术 ，构建金融级安全通讯网络
-
农业村落场景金融
数字技术赋能农业产融 ，构建智慧村落生态
-
中幼微场景金融
大数据风控+线上化服务 ，破解幼微融资难题
-
数字供给链金融
区块链+AIoT技术整合 ，优化产融协同效能
-
数字人民币场景利用
智能合约+多载体支付 ，拓展消费场景
- 征询规划
- 行业数字化转型
- 软件及服务
-
业务征询
数字化战术、经营造模、零售与绿色信贷征询
-
数字化征询
科技战术与系统群架构及治理研发规划等
-
数据治理征询
企业整体战术导向全局数据治理与利用规划
-
PMO治理征询
萦绕项目进行全性命周期管控与专家赋能
-
金融信创征询
3-5年信创工作整体规划造订
-
企业IT治理服务产品族
散布式架构+智能运维平台 ，全性命周期IT治理
-
企业IT治理服务解决规划
丰硕的IT治理解决规划 ，保险业务陆续性
-
企业数字化转型服务
科研知识产权规划 ，提升全性命周期治理能力
-
工业数字化转型服务
工业智能体+物联网优化出产 ，打造数智工厂
-
研发治理及DevOps
云原生+DevOps全性命周期平台
-
自动化产品
自动化建模、执杏注测试、业务流程自动化
-
测试解决规划
AI+TMMi赋能全性命周期测试 ，智能天生用例
-
征询及表包
全性命周期IT服务 ，PMO征询与行业级交付
数据资产运营平台—天河
数据治理不善 ，导致数据不成信;数据治理不合规,将受到监管部门处罚 ；数据产生起源日益复杂 ，治理数据越来越难题。
而数据资产治理可实现对数据产生、获取、处置、存储、传输和利用全程可控 ，让数据更有“价值”。
数据资产盘点
随着数据泄露事务的频发 ，数据的安全意识逐步成立起来 ，但是在提出数据安全建设需要的时辰 ，往往对自身的数据资产情况不甚相识 ，这会带来一个问题 ，我们对要� ；さ亩韵蠖疾幌嗍� ，又怎么可能� ；ず盟�？
因而 ，� ；な莅踩� ，不能单一粗鲁地直接对数据资产执行安全防控措施 ，在这之前 ，我们必须相识自己的数据资产。
在现实中 ，企业的数据资产往往散布在分歧部门 ，各个部门数据的结构、散布、质量和治理情况都有差距 ，数据资产往往呈碎片式散布。因而 ，企业必要相识和把握自己占有哪些数据资产 ，他们散布在哪里 ，谁节造和使用他们等 ，要相识这些 ，就必要进行数据资产盘点。
数据资产盘点是对企业内的数据资产进行梳理、规范和统一分类 ，使其成为集中的、独立于企业信息系统 ，并依照肯定的规范、技术和步骤进行治理 ，使得数据资产在整个企业领域内维持它的一致性、齐全性和有效性。数据资产盘点将确定：
● 企业占有什么数据资产？
● 谁占有和治理它？
● 谁使用了哪些数据资产?
● 数据资产存储在哪里？
● 数据资产若何在系吐澉动？
在把握了数据资产的散布情况后 ，必要进一步进行梳理汇总。数据资产盘点应以元数据为主题 ，依照分类、主题、利用等多个角度对数据资产进行鉴别、定位、评估和治理数据资产 ，并成立数据资产的全景视图 ，使数据资产发现变得公共化。利用数据资产目录能够让组织内的晦涩数据资产变得了了 ，这样 ，预期使用者就能够花较少的功夫查找数据 ，而花更多功夫使用数据。
数据资产评估
基于客观、规范、平正、切实可行的数据资产评估系统 ，针对分歧的数据起源 ，分歧的数据类型 ，发展数据质量评估、数据价值评估、数据资产同盟认证等工作 ，实现数据资产的有效鉴别、合理评估等 ，打造全方位的数据资产价值评估系统。在数据资产价值治理业务中 ，为了提升数据资产价值 ，还蕴含数据洗濯、沉要数据脱敏、元数据构建、权限节造治理、数据整合、数据汇总等数据资产融合分析有关内容。
天河数据资产运营平台
天河数据资产运营平台 ，基于对多家企业数字化需要的洞察 ，结合丰硕的大型企业统一数据治理经验 ，致力于援试祗业盘活数据资产。
产品概述
天河数据资产运营平台是基于DAMA（国际数据治理协会）数据治理理想 ，为实显祗业数据战术与规划指标 ，以元数据为载体 ，数据认责及数据治理有关政策和造度为保险机造 ，成立统一的企业级数据管控平台 ，实现元数据、数据尺度、数据质量等数据治理专题的有效融合 ，相互作用 ，辅助各项数据治理工作的发展与推动 ，提高企业数据利用与服务水平 ，提升企业整体数据化能力。
产品特点及优势
部署无门槛
支持在传统OLTP数据库、MPP架构数据库、内存数据库及Hadoop大数据平台上部署。
安全合规性
多种脱敏规划任选 ，保险数据安全和隐衷安全
矫捷可扩大
可扩大的治理�？楹椭澳茏榧� ，客户可按需集成
大数据质量检点技术
利用了Storm、Spark等大数据技术以及散布式技术 ，大大提高检点效能 ，远超传统同类产品效能
一站式治理
集成元数据、数据尺度、数据质量等多个职能�？� ，协同助力企业数据治理工作。
给客户带来的价值
营造全企业数据治理氛围
提升全企业器沉水平 ，强化用数意识 ，营造“以治促用、用治结合”的优良氛围。同时降低数据治理复杂度 ，提供统一数据尺度提升数据复用和共享能力 ，削减数据算帐工作 ，推动流程的自动化。
响应监管要求
凭据表部监管尺度的指引 ，领导企业尺度的造订和执行 ，提升企业数据质量 ，满足监管机构要求。
数据资源资产化
通过对早年难以利用的数据进行整合、算帐 ，提升数据质量 ，使之能合法合规地体现价值。
持续提升数据质量
为数据开发和治理成立尺度的数据采集、数据调换和数据守护的流程 ，并在此之上提供了数据质量监测 ，以此为凭据持续提升数据质量。
提高业务运营效能
将数据资产平台化、可视化以削减产品服务创新、风险治理、经营决策和精密化治理等场景时的数据钻研和获取功夫。
天河数据资产运营案例
数据资产作为数字化转型的载体 ，在社会出产过程的各个环节阐扬作用。数字化转型对银行业的传统数据治理和运营理想 ，甚至数据利用模式有颠覆性冲击。银行要具备哪些主题数据资产治理和运营能力 ，为数据赋能业务、阐扬数据价值提供有力保险和基础。
天河数据资产运营平台与中国邮政储蓄银杏注南京银杏注上海银行合作的成功案例 ，促使各银行金融科技加快向数字化、智能化、服务化演进。
?京公网安备11010802043876
