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數據治理領域唯一！長亮科技攜手天風證券榮獲中國證券業(yè)協(xié)會優(yōu)秀課題
長亮動態(tài)
2023.02.09
為服務實體經濟、推動資本市場全面深化改革和證券業(yè)高質量發(fā)展中心工作，凝聚行業(yè)研究智慧，促進行業(yè)研究交流，中國證券業(yè)協(xié)會2022年組織開展了重點課題研究工作，此次評選共收到476項課題申報，共立項183個重點課題研究項目。

歷時3個月研究，經學術、監(jiān)管和行業(yè)專家獨立、客觀、公正評審程序，最終由專家評選出59篇優(yōu)秀課題報告。長亮科技與天風證券等公司聯(lián)合報送的《證券行業(yè)智能化全生命周期數據治理建設實踐課題研究》，成功入選中國證券業(yè)協(xié)會2022年重點課題研究優(yōu)秀課題報告名單，也是數據治理領域唯一入選的課題。




長亮科技聯(lián)合天風證券等公司此次申報的課題，能夠在近 500 項課題申報中脫穎而出，無疑彰顯了課題組在數據治理建設實踐領域的研究能力和專業(yè)水平。




01 課題背景

相對銀行、互聯(lián)網行業(yè)而言，證券行業(yè)數據基礎較為薄弱，數據治理仍然面臨許多挑戰(zhàn)：數據治理體系不完善，導致數據治理難以長效開展；理論與落地結合度不高，導致治理落地困難；數據治理以事后整改為主，與數據研發(fā)脫節(jié)，導致數據治理效率不高；數據治理工作量大，導致難以推廣；數據治理投入很大，但業(yè)務感知不明顯……建設全面有效的行業(yè)數據治理體系挑戰(zhàn)重重。




02 課題摘要

長亮科技與天風證券等公司立足證券行業(yè)數據治理體系建設現(xiàn)狀，以實現(xiàn)數據資產價值為目標導向，以DAMA等國內外數據治理組織的數據治理方法論為理論指導，以銀行、互聯(lián)網優(yōu)秀案例為參照，以證券期貨行業(yè)的實踐成果為基礎，建立了完善的證券行業(yè)智能化數據全生命周期治理的方法論，并結合天風證券數據治理、數據全生命周期管理經驗，研發(fā)了一款適用于證券行業(yè)的可實現(xiàn)全生命周期數據治理的數據資產管理平臺。




03 課題思路

課題圍繞數據流程化精準化管控、數據治理研發(fā)融合、數據資產管理賦能、數據資產價值評估四個方向展開重點研究，旨在為同業(yè)數據治理提供借鑒，賦能資本市場和證券行業(yè)高質量發(fā)展。


數據流程化、精準化管控：從數據生產、采集、傳輸、消費、銷毀的全流程入手，制定科學的、符合證券行業(yè)特點的數據全生命周期管控，并將管控流程落地到平臺，實現(xiàn)真正意義的精準管控；


數據治理研發(fā)融合：將數據資產管理平臺、數據建模平臺嵌入到（或者應用到）應用與數據研發(fā)流程中，將繁瑣的人工處理向智能化和自動化轉變，從而將事后整改提升到事前規(guī)范、事中管控，實現(xiàn)治理目標、提升研發(fā)質量；


數據資產管理及賦能：整合數據標準、數據質量、元數據管理等功能，提升存量數據管控效率，并借助機器學習算法提升數據治理與研發(fā)效率。同時，建立數據資產目錄，支持業(yè)務人員數據資產查詢搜索，為業(yè)務賦能；





建立量化體系對數據資產價值評估：通過量化方法從數據價值、數據質量兩方面進行數據資產評估，為數據應用提供參考，為IT建設投入提供指引。




數字化轉型已經成為眾多證券公司的戰(zhàn)略共識，而數據治理則是數字化轉型的必經之路。然而數據治理并非一朝一夕可速成的龐大工程，如果說一支具備業(yè)務知識、數據思維、專業(yè)技能的數據治理人才隊伍是基礎，那么智能化的數據治理平臺則是必不可少的工具。未來長亮科技將繼續(xù)探索人工智能技術，不斷提升數據治理平臺的智能化水平，為證券行業(yè)建設全面有效的行業(yè)數據治理體系賦能。



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