Finansal sınıf veri yönetimi çözümü: Kurumsal düzeyde veri soy ağacı ve kalite kontrol sistemi oluşturma

Giriş (acil sorun analizi)

Değerli finans kuruluşu CTO'ları, veri yöneticileri ve mimarlar, dijital dönüşüm dalgasında aşağıdaki sorunlarla mücadele ediyor musunuz?

Veri soy ağacı kara deliği:Düzenlemeler, bir raporun verilerinin kaynağını izlemek istediğinde, insanlar tarafından manuel olarak birkaç gün süren bir inceleme gerektirir ve "veriler nereden geliyor ve hangi işlemlerden geçti" sorusuna hızlı ve net bir yanıt verilemez.
Veri kalitesi endişe verici:Anahtar işletme göstergeleri farklı sistemlerde tutarlı değil. Kirli veriler ve yinelen veriler, risk yönetimi kararlarını ve işletme raporlarının doğruluğunu ciddi şekilde etkiliyor, ancak etkili bir izleme ve denetim aracı eksik.
Hassas veriler kontrolden çıktı:Müşterilerin kimlik numaraları, banka kartı numaraları ve diğer hassas bilgiler her yerde dağınık halde bulunuyor. Bu bilgilerin kimin tarafından erişildiği veya nasıl aktarıldığı tamamen şeffaftır ve büyük uyumluluk riskleri ve sızma tehditleriyle karşı karşıya kalıyorlar.
Uyumluluk baskısı çok büyük:Veri Güvenliği Yasası, PBOC Finansal Veri Güvenliği Sınıflandırma Rehberi ve diğer düzenleyici gereksinimlere uygun davranmak, veri sınıflandırma ve güvenlik denetimi için büyük insan kaynağı gerektirir ve bu da hem maliyetlidir hem de verimsizdir.

Eğer finansal düzenleme gereksinimlerine uygun bir veri yönetimi sistemi oluşturmak için bir çözüm arıyorsanız, Alibaba Cloud'un DataWorks ve Veri Güvenliği Merkezi (DSC) tabanlı finansal sınıf veri yönetimi çözümü, size net ve verimli bir yol sunacaktır.

Çözüm mimarisi ve genel bakış.

Aşağıdaki şekil, Alibaba Cloud DataWorks ve DSC üzerinde oluşturulan veri yönetimi genel mimarisini ve veri akışı ilişkisini göstermektedir:

Finansal sınıf veri yönetimi çözümü: Kurumsal düzeyde veri soy ağacı ve kalite kontrol sistemi oluşturma - LikaCloud

Bu çözümün temel tasarım felsefesi şudur:İdare, süreçtir; güvenlik ise dahili bir özelliktir.İş akışı aşağıdaki gibidir:

1.Veri erişimi ve geliştirme:geçmek (bir fatura veya teftiş vb.)DataWorksVeri entegrasyon modülü, her yerde dağılmış veri kaynaklarını (RDS, MaxCompute, OSS vb.) veri ambarına senkronize eder ve veri işleme görevlerinin yapılandırılmasını ve zamanlamasını görsel bir geliştirme arayüzü aracılığıyla gerçekleştirir.
2.Otomatik akrabalık bulma:DataWorks, veri işleme görevlerini (SQL, ETL vb.) otomatik olarak analiz eder ve veri kaynağından son rapora kadar bir süreç oluşturur.End-to-End Veri Soy Ağacı Haritası.Ve veri haritasında sunuluyor.
3.HASSAS VERİ TANIMLAMA VE SINİFLENDİRME:\n Veri Güvenliği Merkezi (DSC)Dahili finans sektörü şablonları ve makine öğrenme algoritmaları aracılığıyla, hassas verileri (müşteri PII bilgileri, işlem bilgileri vb.) otomatik olarak tarar, tespit eder ve sınıflandırır ve bunlara sınıflandırma ve derecelendirme etiketleri ekler.
4.Kalite denetimi ve izleme:DataWorks'te veri kalite izleme kurallarını yapılandırın, kritik veri tablolarının zamanındalığını, bütünlüğünü ve doğruluğunu onaylayın, sorunların ortaya çıkması durumunda otomatik olarak uyarı verin ve aşağıdaki görevleri engelleyin, böylece veri çıktısının kalitesini garanti altına alın.
5.Birleşik varlık yönetimi ve güvenlik kontrolü:Tüm meta veriler, soy ağacı, kalite puanları ve güvenlik etiketleri, kuruluşun tek bir veri varlığı kataloğunda birleştirilir. DSC tabanlı risk tanımlama sonuçları ve denetim günlükleri temelinde, uyumlu veri güvenliği stratejileri (örneğin, duyarsızlaştırma, erişim kontrolü) geliştirilir ve uygulanır.

Bu mimarinin değer teklifi şudur:Bu, veri yönetiminin temel unsurlarını (meta veriler, veri kalitesi, veri güvenliği) geleneksel manuel, pasif ve izole bir modelden otomatik, proaktif ve tüm zincir boyunca entegre bir işbirliği sistemine dönüştürür ve verilerin gerçekten güvenilir, kontrol edilebilir ve kullanılabilir stratejik varlıklar haline gelmesini sağlar.

Temel ürün ve bileşenlerin ayrıntılı açıklaması.

Bileşen adı.	Rol yapmak.	Önemli yapılandırma/seçim önerileri	Neden onu seçtin?
Büyük veri geliştirme ve yönetim platformu. DataWorks	Veri geliştirme ve yönetimin merkezi platformu.Veri entegrasyonu, veri geliştirme, veri kalitesi, veri haritası, veri hizmetleri gibi tek bir noktadan erişilebilen fonksiyonlar sunar ve veri yönetimi sürecinin ana taşıyıcı platformudur.	- Sürüm seçimi:Finansal kuruluşlar, daha yüksek performans ve güvenlik gereksinimlerini karşılamak için Kurumsal sürümü seçmeyi önerir. - Veri kalitesi:Temel işletme göstergeleri ve tablolar için, bütünlük, benzersizlik ve doğruluk kurallarını yapılandırın ve engelleme eşiklerini ayarlayın. - Veri haritası:Otomatik akrabalık analizini etkinleştirin ve varlık tanımlarını ve Sahip bilgilerini düzenli olarak bakım yapın.	Veri üretimini veri yönetimi süreçleriyle sorunsuz bir şekilde birleştirerek yönetim ve geliştirme arasındaki "iki ayrı varlık" sorununu önler. Otomatik soy ağacı keşfi özelliği, açık kaynak araçlarından çok daha üstündür ve işletme ve bakım maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.
Veri Güvenliği Merkezi (DSC)	Veri güvenliği yönetimi ana motoru.Otomasyonun sorumlusu olan hassas veri keşfi, sınıflandırma ve derecelendirme, risk tespiti, denetim ve duyarsızlaştırma, veri güvenliği yönetiminin teknik temel taşlarıdır.	- Tarama aralığı:Çekirdek veri ambarı (örneğin MaxCompute) ve veritabanı (RDS) için düzenli tarama görevlerini yapılandırın. - Tanıma şablonu:Finans sektörü şablonunu seçin ve özelleştirin ve kimlik kartları, banka kartları, telefon numaraları gibi hassas bilgileri doğru bir şekilde tanımlayın. - Risk modeli:Anormal erişim, yüksek frekanslı işlemler vb. risk tespit modellerini aktive edin.	Makine öğrenimi teknolojisini kullanarak, büyük veri miktarlarındaki hassas bilgilerin "bulunamaması" sorununu çözer. DataWorks, MaxCompute vb. ürünlerle derin entegrasyon sağlar ve güvenlik stratejisinin birleşik şekilde uygulanmasını sağlar.
Bulut tabanlı büyük veri hesaplama hizmeti MaxCompute.	Büyük veri hesaplama motoru.Bir kurumsal veri ambarı olarak, tüm verileri depolamak ve hesaplamak, veri yönetiminin ana hedefleri ve taşıyıcılarıdır.	- Kaynak planlaması:Veri miktarına ve gelişme beklentilerine göre ön ödemeli CU satın alın ya da kullanım başına ödeme yapın. - Veri yaşam döngüsü:Makul veri katmanlı depolama ve yaşam döngüsü yönetimi stratejileri belirleyin ve maliyetleri optimize edin.	EB sınıfı depolama ve yüksek performanslı hesaplama kapasitesi sunar. Tamamen yönetilir, istikrarlı ve güvenilirdir ve kurumsal veri ambarlarının oluşturulması için bir temeldir. DataWorks ile doğal olarak sorunsuz bir şekilde entegre edilir.
Ant özel hesaplama hizmeti platformu.	Gizliliği artıran hesaplama platformu.(Opsiyonel) Veri işbirliğine ihtiyaç duyulan ve orijinal verilerin alan dışına çıkmasını istemeyen durumlarda, güvenli ve güvenilir veri birleştirme hesaplama yetenekleri sunun.	- Kullanım senaryoları:Dış kurumlarla veri işbirliği gerektiren birlikte pazarlama, birlikte risk yönetimi gibi iş senaryoları için uygundur.	Veri güvenliği ve uyumluluk gereksinimlerini karşılamak koşuluyla, veri değerini açığa çıkararak "verinin kullanılabilir olmasını sağlarken görünmez kalmasını" sağlamak, veri yönetiminin ileri düzey bir biçimidir.

Planın avantajlarının özeti

? Tüm bağlantı verilerinin soy ağacı: Otomatik analiz, alan düzeyinde veri akrabalık haritaları oluşturur, etki analizini ve temel nedenlerin izini destekler ve veri bağlantılarını bir bakışta gösterir.
✅ Proaktif veri kalitesi denetimi:Güçlü kural denetimi ve akıllı erken uyarı sağlar, sonradan telafi etmek yerine önceden önlem almayı sağlar ve verilerin doğru ve güvenilir olmasını garantiler.
İnteligent hassas veri koruması:ML tabanlı hassas verilerin otomatik olarak tespit edilmesi ve sınıflandırılması, doğru erişim kontrolü ve duyarsızlaştırma stratejileriyle birlikte, finansal uyumluluk gereksinimlerini karşılamaktadır.
Birleşik varlık değeri anlayışı:Bir kuruluşun birleşik veri varlık kataloğunu oluşturun ve meta verileri, kalite puanları, güvenlik etiketleri, popülerlik gibi bilgileri bir araya getirin. Böylece veri varlıkları tek bir bakışta görülebilir.
⚙️ Yönetim süreçlerinin otomasyonu:Kalite kuralları, güvenlik stratejileri gibi yönetim standartlarını geliştirme sürecine entegre ederek "yönetimin sola doğru kaymasını" sağlayın, verimliliği artırın ve insan maliyetini azaltın.

Uygulama senaryoları ve uygun müşteriler.

Bu çözüm, aşağıdaki iş senaryoları ve müşteriler için çok uygundur:

Uygulama senaryoları:
- Düzenlemelere uygunluk sağlamak:Finans sektörü düzenleyicilerinin veri güvenliği, veri kalitesi ve veri soy ağacı konusundaki denetim gereksinimlerini karşılamak.
- Veri kalitesini artırın:İşletmeleri uzun süredir rahatsız eden veri tutarsızlığı, doğruluğu ve zamanındalığı gibi sorunları çözerek karar verme verimliliğini artırın.
- Veri güvenliği oluşturma: Kurumsal veri güvenliği koruma sistemi oluşturun, hassas verilerin sızmasını önleyin ve müşterilerin gizliliğini koruyun.
- Veri varlığına dönüştürme: Şirketin veri varlıklarını düzenleyin ve aktif hale getirin, veri bulma, anlama ve kullanma verimliliğini artırın.
Uygun müşteriler:
- Bankalar, menkul kıymetler, sigorta ve diğer finansal kurumlar:Düzenlemeye tabi sektörler, veri yönetimi konusunda katı gereksinimlere sahiptir.
- Büyük şirket grupları:İş karmaşık, sistemler çok sayıda ve veriler kaotik. Birleşik bir yönetime acilen ihtiyaç var.
- Verilere karşı yüksek hassasiyete sahip internet şirketleri:E-ticaret ve sosyal platformlar gibi, büyük miktarda kullanıcı verisine sahip olanlar, sıkı bir şekilde kontrol edilmelidir.