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新技术涌现,金融业如何从数据管理中掘金

2020年4月,党中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,将数据与土地资源、人力资本、资产、技术性并称为五种因素,数据第一次做为规模经济宣布明确提出。

在数据财产高速发展的环境下,必须统筹推进数据产权年限、商品流通买卖、利润分配、安全治理等方向。数据投资管理不断涌现更新方式,数据投资管理新技术应用也五花八门。

国内金融行业的数据管理方法已经有二十余年的发展历程,公司IT投入提高变的越来越快。2021年每家银行的财务报告表明,银行在IT工作人员和成本投入的增长速度加速,全力开展IT系统的创新成为了信贷业务持续发展的新引擎。

推动数据投资管理需高度重视三大技术领域

中电金信觉得,数据投资管理应密切关注如下所示好多个技术领域:

最先,Data Fabric是将来5~10年数据架构的热点和方向。Data Fabric是一种数据架构设计构思,做为数据和联接全过程的综合层,其基本功能是把正确数据、在正确时长、传输给正确人。根据Data Fabric,对的人可以从对的地点、在对的时间、获得对的数据。这一架构能够正确引导数据平台进行自我进化和优化,最终实现灵巧的数据服务方式,有极强的实践活动借鉴意义。

次之,积极元数据管理方法(Active Metadata Management)无疑是数据服务平台自我进化的前提。积极元数据管理与Data Fabric紧密联系,是促进Data Fabric的关键技术性。Data Fabric需要即时操控最新数据文件目录,根据积极元数据管理方法即时获得最新元数据,并按照使用者的要求虚似地读取元数据信息内容。这些都需要根据积极元数据管理方法与每个源系统开展实时交互,即时爬取每个源系统的元数据信息内容,产生数据文件目录和数据用户习惯案件线索,最后帮助数据平台进行自身更新。

再度,完成数据时期与隐私安全同舞,隐私计算是回答。隐私计算要在数据互相信息保密前提下,使好几个未达到相互信任的核心开展高效率数据融合测算,而且不会产生初始数据泄露,完成数据的可以用不可见。这时候有力地做大做强各个方面沉寂的数据网络资源,使数据变得更有使用价值。隐私计算涉及到机器学习算法、分布式系统机器学习算法、密码算法、安全多方计算及其联邦学习等各种不同技术性,是数据开放关键技术保障。

金融行业数据管理方法业务流程兼容

2021年12月和2022年1月,中央人民银行与银监会陆续发布《金融科技发展规划(2022~2025年)》《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》,具体指导金融企业企业战略转型。

中电金信觉得,金融行业数据管理方法销售市场展现两新趋势。

一方面,大型银行陆续创立数据服务部向利润中心变化

各大型银行今年陆续调整了机构架构,特别是高新科技根线的调整。很多银行将数据有关的部门单独出去创立独立的数据服务部,主要从事数据投资管理、数据管理方法、数据剖析、数据运用的推广等,在组织方面确保了数据管理方法可以连通全行数据,数据主管部门从一个成本中心逐渐往利润中心变化。伴随着数据要素市场法律不断完善,数据变成财产早已不是一个遥远的梦。

另一方面,湖仓一体架构变成新一轮数据服务平台架构更新的热点

伴随着2019年工商银行Teradata平台下线,国内银行逐渐新一轮产业化更新。伴随着数据量不断加大和应用领域的不断完善,原来传统MPP架构数据库不能完全达到银行的数据储存和加工要求。金融机构从原来的ODS、数据库房,再到大数据服务平台,逐渐进化为湖仓一体(数据湖 数据库房)架构。湖仓一体架构既可以解决金融机构大数据量储存、数据的快速连接和接出现问题,又能确保繁杂生产加工逻辑的解决效率和运用浏览效率,是当前金融机构最理想的数据服务平台架构。

以金融机构的要求为例子,从数据库逐渐,数据储存、启用及分析的生产力工具或服务平台每个阶段的数据管理模式各有特色,数据云管端则完美结合了业务和数据间合作的需要。

伴随着数据规模经济市场进一步推进,金融企业将会加速数据投资管理的脚步,数据资产化往往会助推金融企业寻找新的业务增长点。

(作者系中电金信商业数据分析事业部总经理)


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