数据采集难
本次报送数据范围大,且数据分散,需要投入很大精力开展数据整合、接入等工作
本场景优先关注数据采集难,并结合现有系统、数据现状和金融行业业务要求逐项评估。
本次报送数据范围大,且数据分散,需要投入很大精力开展数据整合、接入等工作
很多金融机构数据完整性和规范性未达报送标准,需要投入很多成本开展数据核查、校对、补录
数据要按编码报送,本次报送涉及1830个编码规则,需要开发大量编码转换程序
报送到人总行过程中可能发生接口通信失败、dataType错误、fics配置错误、编码异常等问题
提供数据录入表单界面和权限控制,支持人工录入数据。可自动核验,确保数据符合上报标准。提供标准的数据导入模板,简化导入工作量。支持与CMDB、资产管理等第三方系统对接,实现数据自动录入。
多种录入方式
提供数据录入表单界面和权限控制,支持人工录入数据。可自动核验,确保数据符合上报标准。提供标准的数据导入模板,简化导入工作量。支持与CMDB、资产管理等第三方系统对接,实现数据自动录入
海量数据验核规则
系统内置2063条数据验核规则,涵盖了机房、空调、供电设施、机柜、服务器、存储、网络、虚拟机、数据库、中间件、应用系统等59类IT资产的配置数据,确保上报数据的规范性,符合报送标准要求,并且系统自带报送接口,可以开箱即用
全量数据报送
系统会根据数据量自动生成一个或多个报送批次,报送批次发送到人行端后,会进行数据验核。一旦发生验核失败,会将失败的报送批次返回给科技信息报送系统。报送管理员可以在“报送批次”表单中查看异常的批次情况。
如果是因为数据问题导致报送失败,可以在“报送汇总表”中查看详细原因。完成异常处理后,报送管理员需要对异常批次做重新报送
多维度数据看板
系统提供可灵活配置的多维度数据统计看板,可针对数据质量问题,系统自动按照规范检查录入数据的完整性和规范性,同时自动生成数据质量可视化看板。
数据管理员通过查看“配置数据运营看板”,查看具体本部门问题数据,以有效促进解决本部门数据问题,包括:关键数据完整率、数据质量问题数、自动发现成功率和自动发现覆盖率
针对数据采集难,可先核对资产与系统台账、监控告警、工单流程等前期资料,再明确对象、指标、关系和权限范围。
金融科技信息报送实施范围说明
本节说明金融行业中常见的需求方向,不作为客户案例或固定产品组合承诺。
金融科技信息报送的具体产品选择、数据或模型接入、交付界面和实施步骤,应根据业务目标与现状资料逐项确认。
项目范围、权限要求、性能指标、实施计划和验收标准以双方确认的项目文件为准。
围绕金融科技信息报送,可继续查看相邻场景的业务范围、资料准备和实施边界。
以下问答用于核对首期范围、现状资料、产品选择和验收边界。
应先围绕金融科技信息报送需要解决的业务问题、首批使用角色和验收目标确定范围,不预设必须同时建设多条产品线。
建议准备金融科技信息报送相关的现有系统、数据或模型资料、业务流程、用户角色、权限要求和期望交付结果,具体接入条件需在项目评估中确认。
应先按业务目标选型:数据查询与分析属于数据智能方向;空间、设备和状态的三维呈现属于数字孪生可视化方向;战略、能力、流程、应用、数据和技术资产治理属于企业架构方向。只有项目同时存在相应需求时才组合建设。
可以。可先选择一个边界清晰、资料可用且验收责任明确的金融科技信息报送范围,完成验证后再决定是否扩展对象、系统或产品能力。