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全面風險數據集市

來源:未知 時間:2019-05-10 13:44

全面風險管理風險數據集市的建設,滿足新資本管理辦法(Basel II、III)合規要求,建立商業銀行所需風險數據標準及數據模型,并對商業銀行風險數據現狀進行分析及差距分析,“數據驅動”,最直接有效的指導商業銀行風險體系及風險系統的建設;基于現狀調研、同業實踐、專家經驗等獲得當前及可預見的風險應用的數據需求,整理全面風險管理風險數據集市建設的主要數據項,并按業務理解的方式數據進行主題化組織,從而建立全面風險管理風險數據標準。

數據規劃

根據數據的業務屬性將各類數據分主題標準化存儲。數據集市的主題域設計是對業務屬性、行為、關聯角色為依據設計而成。

數據時間跨度

數據集市應能根據新資本協議規則的相關要求靈活提供適當跨度的基礎歷史數據,數據保存時間不低于7年,對于超過5年的債項產品,還需要保存不低于該產品的整個生命周期。

數據時效性

滿足相關系統對數據時效性的要求,應充分分析目前各相關系統批處理過程,制定合理的流程調度方案。

數據集市模型

基于現狀調研、同業實踐、專家經驗等獲得當前及可預見的應用的數據需求,整理數據集市建設的主要數據項,并按業務理解的方式數據進行主題化組織,從而建立數據模型。

ETL數據整合

通過自動化開發,完成風險數據集市的數據抽取、轉換和加載的整個過程,完成數據質量改進、作業調度和異常處理等工作。

數據標準管理

數據標準是關于業務和技術的一系列數據規范的集合,是數據服務的基礎,目的使銀行內外的數據使用和數據交換都是一致、準確的。根據銀行的整體發展規劃,緊密圍繞業務發展要求,統一規劃,分步、分階段建設全面、實用的數據標準管理流程和管理體系。

數據質量管理

對數據集市的所有數據按照檢核規則進行數據質量掃描,發現數據質量問題,并跟蹤問題改進過程,對數據質量總體情況進行評價。

元數據管理

定位于整個數據管控實施的基礎,要貫穿業務系統到分析型系統,從而提供一個集中的元數據全局視圖。對企業內IT系統數據結構、數據字典進行管理,包括結構和字典信息的登記、維護、發布和查詢等功能,并且對數據質量、數據標準其他管控模塊提供支持。

項目價值:

1、建立起全行的風險數據標準;

2、構建全行性的風險數據平臺,整合分散在各個業務系統中的數據,建立全面風險邏輯模型和物理模型,實現風險數據的統一管理和利用;

3、實現內部評級系統、RWA系統、押品管理系統、信用風險管理系統、操作風險管理系統、市場風險管理系統、組合風險管理系統、流動性風險系統的數據接口和數據回流的相應處理。

4、整合行內和行外各類風險相關的數據源,對數據進行抽取、清洗、轉換和存儲,并計算各類匯總數據和指標數據,提供全方位的客戶風險信息,更好地為風險管理服務。

 

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