背景
企业数字化转型的进程正在不断加快，伴随新技术、新业务的涌现，金融运维数据类型更加复杂化、多元化、巨量化，数据的使用场景也变得越发丰富，这导致想要使用数据的时候会出现无数据可用、有数据不可用等情况。
2022年05月26日，由国家科技评估中心指导、北京软件和信息服务业协会、金科创新社联合开展的“鑫智奖”第四届金融数据智能优秀解决方案评选，正式颁布了结果。
据悉，本次“鑫智奖”共邀请了57位业内权威专家，按照“风控、营销、运营、运维、网络信息安全、数据治理与数据平台、监管与合规”七大专业领域，在公平、公正、公开的原则下，为参评解决方案在“完整性、创新性、实用性、技术先进性、不可替代、扩展性以及服务能力和对行业的推动作用”等方面进行评判。擎创科技金融运维大数据治理解决方案荣获“专家推荐TOP10优秀解决方案”和“运维创新优秀解决方案奖”双料奖项。
擎创金融运维大数据治理解决方案，依托智能大数据处理和分析能力，通过打造数据治理体系、建设数据治理平台、提供数据应用价值，从而为客户提供更有效、更高效的数据管理手段和治理方法。
客户痛点
01 数据孤岛、数据烟囱
数据孤岛可能是人为主观不共享、客观数据安全和敏感性等问题，导致数据间关联性不够无法有效连接。
02 数据不可知且不会用
常见数据使用问题包括，都有哪些数据?数据与业务间的关系?是否有解决问题的关键数据？
03 数据质量低，不好用不想用
无数据质量管理标准和管控手段，数据各管各的，低质量数据难以利用，数据价值被埋没。
04 数据服务能力薄弱
数据消费场景明确，却拿不到数据，数据获取成本高，需求难以被快速满足。
05 数据标准化程度低
运维数据格式多，管理各自为战，无统一数据标准，跨部门数据应用成本非常高。
解决方案亮点
01 数据治理，制度先行
协助客户建立数据治理组织与制度，在数据治理过程中，所有问题都有人负责、有制度可约束、有流程可依、有原则可守。
02 拆烟囱、连孤岛、数据标准化
通过平台治理能力对数据实现统一纳管和应用。协助客户建立统一指标体系实现数据标准化，为数据服务和应用奠定坚实基础。
03 质量管控闭环，服务之基石
高质量的数据才具备可信性，客户才能用的放心。平台对数据质量进行多维度监测、跟踪、优化，保证数据质量达到可信可用的标准。
04 场景驱动，服务至上
以终为始，数据治理的目标是让数据更好用，而且让数据用得更好。通过该方案的数据治理解决能力，不断丰富和创新数据服务和应用场景，从而最大化发挥数据价值。
随着金融数字化进程的加快，科技驱动力的加持在金融业发展的道路上显得愈发重要。擎创科技立足当下、放眼未来，将持续加大运维技术研发与实践的力度，助力客户提升对运维数据的洞见能力，优化运维效率，为客户的数字化转型提供更多极具价值的帮助。
