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數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域唯一！長(zhǎng)亮科技攜手天風(fēng)證券榮獲中國證券業(yè)協(xié)會(huì)優(yōu)秀課題
長(zhǎng)亮動(dòng)態(tài)
2023.02.09
為服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、推動(dòng)資本市場(chǎng)全面深化改革和證券業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中心工作，凝聚行業(yè)研究智慧，促進(jìn)行業(yè)研究交流，中國證券業(yè)協(xié)會(huì)2022年組織開展了重點(diǎn)課題研究工作，此次評(píng)選共收到476項(xiàng)課題申報(bào)，共立項(xiàng)183個(gè)重點(diǎn)課題研究項(xiàng)目。

歷時(shí)3個(gè)月研究，經(jīng)學(xué)術(shù)、監(jiān)管和行業(yè)專家獨(dú)立、客觀、公正評(píng)審程序，最終由專家評(píng)選出59篇優(yōu)秀課題報(bào)告。長(zhǎng)亮科技與天風(fēng)證券等公司聯(lián)合報(bào)送的《證券行業(yè)智能化全生命周期數(shù)據(jù)治理建設(shè)實(shí)踐課題研究》，成功入選中國證券業(yè)協(xié)會(huì)2022年重點(diǎn)課題研究?jī)?yōu)秀課題報(bào)告名單，也是數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域唯一入選的課題。




長(zhǎng)亮科技聯(lián)合天風(fēng)證券等公司此次申報(bào)的課題，能夠在近 500 項(xiàng)課題申報(bào)中脫穎而出，無疑彰顯了課題組在數(shù)據(jù)治理建設(shè)實(shí)踐領(lǐng)域的研究能力和專業(yè)水平。




01 課題背景

相對(duì)銀行、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)而言，證券行業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較為薄弱，數(shù)據(jù)治理仍然面臨許多挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)治理體系不完善，導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理難以長(zhǎng)效開展；理論與落地結(jié)合度不高，導(dǎo)致治理落地困難；數(shù)據(jù)治理以事后整改為主，與數(shù)據(jù)研發(fā)脫節(jié)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理效率不高；數(shù)據(jù)治理工作量大，導(dǎo)致難以推廣；數(shù)據(jù)治理投入很大，但業(yè)務(wù)感知不明顯……建設(shè)全面有效的行業(yè)數(shù)據(jù)治理體系挑戰(zhàn)重重。




02 課題摘要

長(zhǎng)亮科技與天風(fēng)證券等公司立足證券行業(yè)數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)現(xiàn)狀，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值為目標(biāo)導(dǎo)向，以DAMA等國內(nèi)外數(shù)據(jù)治理組織的數(shù)據(jù)治理方法論為理論指導(dǎo)，以銀行、互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)秀案例為參照，以證券期貨行業(yè)的實(shí)踐成果為基礎(chǔ)，建立了完善的證券行業(yè)智能化數(shù)據(jù)全生命周期治理的方法論，并結(jié)合天風(fēng)證券數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)全生命周期管理經(jīng)驗(yàn)，研發(fā)了一款適用于證券行業(yè)的可實(shí)現(xiàn)全生命周期數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)。




03 課題思路

課題圍繞數(shù)據(jù)流程化精準(zhǔn)化管控、數(shù)據(jù)治理研發(fā)融合、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理賦能、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估四個(gè)方向展開重點(diǎn)研究，旨在為同業(yè)數(shù)據(jù)治理提供借鑒，賦能資本市場(chǎng)和證券行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。


數(shù)據(jù)流程化、精準(zhǔn)化管控：從數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、傳輸、消費(fèi)、銷毀的全流程入手，制定科學(xué)的、符合證券行業(yè)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)全生命周期管控，并將管控流程落地到平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)真正意義的精準(zhǔn)管控；


數(shù)據(jù)治理研發(fā)融合：將數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)、數(shù)據(jù)建模平臺(tái)嵌入到（或者應(yīng)用到）應(yīng)用與數(shù)據(jù)研發(fā)流程中，將繁瑣的人工處理向智能化和自動(dòng)化轉(zhuǎn)變，從而將事后整改提升到事前規(guī)范、事中管控，實(shí)現(xiàn)治理目標(biāo)、提升研發(fā)質(zhì)量；


數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理及賦能：整合數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理等功能，提升存量數(shù)據(jù)管控效率，并借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升數(shù)據(jù)治理與研發(fā)效率。同時(shí)，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，支持業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)資產(chǎn)查詢搜索，為業(yè)務(wù)賦能；





建立量化體系對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估：通過量化方法從數(shù)據(jù)價(jià)值、數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)煞矫孢M(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估，為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考，為IT建設(shè)投入提供指引。




數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為眾多證券公司的戰(zhàn)略共識(shí)，而數(shù)據(jù)治理則是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。然而數(shù)據(jù)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(wù)知識(shí)、數(shù)據(jù)思維、專業(yè)技能的數(shù)據(jù)治理人才隊(duì)伍是基礎(chǔ)，那么智能化的數(shù)據(jù)治理平臺(tái)則是必不可少的工具。未來長(zhǎng)亮科技將繼續(xù)探索人工智能技術(shù)，不斷提升數(shù)據(jù)治理平臺(tái)的智能化水平，為證券行業(yè)建設(shè)全面有效的行業(yè)數(shù)據(jù)治理體系賦能。



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