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1. 服务概述

本服务致力于为银行业金融机构构建符合《银行业金融机构数据治理指引》等监管要求的数据治理体系，通过建立数据治理组织架构、数据标准、数据质量管理、元数据管理、主数据管理等机制，提升数据资产价值，支撑数字化转型和数据驱动决策，满足监管合规要求。

2. 关键痛点解析

（1）数据治理组织架构不完善，数据治理责任不明确

（2）数据标准不统一，数据口径不一致,数据可比性差

（3）数据质量问题突出（如数据缺失、数据错误、数据重复），影响业务决策

（4）元数据管理缺失,数据资产不清晰，数据难以查找和使用

（5）主数据管理不规范,客户、产品、机构等主数据不一致

（6）数据治理与业务流程脱节，数据治理价值未充分体现

（7）数据治理工具缺失，数据治理工作效率低下

3. 咨询服务内容

（1）数据治理现状评估，对照监管要求识别管理差距

（2）建立数据治理组织架构，明确数据治理委员会、数据管理部门职责

（3）制定数据标准体系（含数据元标准、数据模型标准、数据接口标准等）

（4）建立数据质量管理机制，制定数据质量规则、数据质量检核流程

（5）建立元数据管理机制，构建企业级元数据仓库

（6）建立主数据管理机制，实现客户、产品、机构等主数据统一管理

（7）规划数据治理工具，提升数据治理效率

4. 主要产出物

《数据治理体系建设方案》、《数据治理管理办法》、《数据标准体系》、《数据质量管理办法》、《元数据管理办法》、《主数据管理办法》、《数据治理工具规划方案》等。

5. 服务案例

2025年,与某银行合作，成功建立数据治理体系，制定数据标准1200余项,建立企业级元数据仓库（管理元数据10万余条），数据质量合格率提升至95%。

2024年，与某省级城商行合作，开展数据治理体系建设，建立主数据管理平台，实现客户主数据统一管理，数据一致性显著提升。

1. 服务概述

本服务聚焦银行业金融机构数据血缘分析与影响评估能力建设，通过构建数据血缘关系图谱，追溯数据从源头到应用的完整流转路径，实现数据变更影响分析、数据质量问题溯源、数据安全风险评估等功能，提升数据管理的精细化和智能化水平，支撑数据治理和数据安全管理。

2. 关键痛点解析

（1）数据血缘关系不清晰，无法追溯数据来源和去向

（2）数据变更影响评估困难，系统变更可能导致下游系统数据异常

（3）数据质量问题溯源困难，无法快速定位数据质量问题根源

（4）数据安全风险评估不足，无法识别敏感数据的流转路径和风险点

（5）数据血缘分析依赖人工，效率低、准确性差

（6）缺乏数据血缘分析工具，数据血缘关系难以可视化展示

3. 咨询服务内容

（1）设计数据血缘分析方案，明确血缘分析范围和粒度（表级/字段级）

（2）设计数据血缘采集方案，实现从ETL工具、SQL脚本、应用代码等自动采集血缘关系

（3）构建数据血缘关系图谱，实现数据血缘关系可视化展示

（4）设计数据变更影响分析方案，评估数据变更对下游系统的影响

（5）设计数据质量问题溯源方案，快速定位数据质量问题根源

（6）设计数据安全风险评估方案，识别敏感数据流转路径和风险点

4. 主要产出物

《数据血缘分析方案》、《数据血缘采集方案》、《数据血缘关系图谱》、《数据变更影响分析方案》、《数据质量问题溯源方案》、《数据安全风险评估方案》等。

5.服务案例

2025年,与某银行合作，建设数据血缘分析平台，实现对核心业务系统、数据仓库等关键系统的数据血缘自动采集和可视化展示，数据变更影响分析效率提升80%。

2024年，与某城商行合作，开展数据血缘分析，识别敏感数据流转路径，发现数据安全风险点12个，制定风险控制措施。

1. 服务概述

本服务致力于为银行业金融机构建设数据治理平台与工具，涵盖元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据血缘分析等功能模块，实现数据治理工作的自动化、智能化和可视化，提升数据治理效率和效果，支撑数据资产管理和数据价值挖掘。

2. 关键痛点解析

（1）缺乏统一的数据治理平台，数据治理工作分散，效率低下

（2）元数据管理依赖人工，元数据采集、更新、查询困难

（3）数据质量检核依赖人工，检核效率低、覆盖面窄

（4）主数据管理缺乏工具支撑，主数据维护困难

（5）数据血缘分析缺乏工具，血缘关系难以可视化

（6）数据治理成果难以量化，数据治理价值难以体现

3. 咨询服务内容

（1）设计数据治理平台架构，明确平台功能和技术路线

（2）设计元数据管理模块，实现元数据自动采集、存储、查询、分析

（3）设计数据标准管理模块，实现数据标准制定、发布、执行、检查

（4）设计数据质量管理模块，实现数据质量规则配置、自动检核、问题跟踪

（5）设计主数据管理模块，实现主数据集中管理、分发、同步

（6）设计数据血缘分析模块，实现数据血缘自动采集、可视化展示

（7）设计数据治理成果展示模块，量化数据治理价值

4. 主要产出物

《数据治理平台建设方案》、《平台架构设计方案》、《元数据管理模块设计方案》、《数据质量管理模块设计方案》、《主数据管理模块设计方案》、《数据血缘分析模块设计方案》等。

5.服务案例

2025年，与某银行合作，成功建设数据治理平台，实现元数据自动采集（覆盖50余个系统）、数据质量自动检核（日均检核数据量10亿条）、主数据集中管理，数据治理效率提升60%。

2024年，与某省级城商行合作，建设数据质量管理平台，实现数据质量自动检核，数据质量问题发现效率提升50%。

1. 服务概述

本服务基于DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）国家标准，为银行业金融机构构建系统化的数据管理能力体系，涵盖数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、元数据管理等8个能力域，通过专业评估机构的评估认证，获得DCMM等级证书（1-5级），提升数据管理能力和市场公信力。

2. 预期收益

（1）建立符合国家标准的数据管理能力体系，提升数据管理水平

（2）通过DCMM等级评估，获得权威认证资质

（3）系统化提升数据治理、数据质量、数据安全等能力

（4）增强数据资产价值，支撑数字化转型和数据驱动决策

（5）建立持续改进机制，实现数据管理能力的持续提升

3. 咨询服务内容

（1）数据管理现状调研与能力评估（对照DCMM标准）

（2）制定数据管理能力提升方案，明确提升路径和目标等级

（3）建立数据治理组织架构，明确数据管理职责

（4）制定数据管理制度体系（含数据战略、数据治理、数据标准、数据质量等）

（5）建设数据管理能力（含数据架构、元数据管理、主数据管理、数据应用等）

（6）指导数据管理能力体系试运行和持续改进

（7）协助通过DCMM等级评估

4. 主要产出物

《数据管理能力提升方案》、《数据管理手册》、《数据管理制度汇编》、《数据架构设计方案》、《元数据管理方案》、《主数据管理方案》、DCMM等级证书等。

5.服务案例

2025年，与某银行合作，成功通过DCMM四级评估，建立系统化的数据管理能力体系，数据治理、数据质量、数据安全等能力显著提升。

2024年，与某省级城商行合作，成功通过DCMM三级评估，建立数据管理制度体系，提升数据管理能力。