案例名称

投资管理数据治理创新实践

案例简介

本案例聚焦于投资管理平台内数据治理的创新实践，通过构建一套高效、智能的数据治理体系，实现了投资数据的全面整合、实时监控、准确分析和安全保护。这一创新的数据治理方案不仅大幅提升了投资数据的准确性和处理效率，还为公司的投资决策提供了科学、可靠的依据。通过数据治理的引领，本项目成功推动了公司数字化转型进程。

创新技术/模式应用

在数据治理方面，本项目采用的自主研发ETL数据处理流程展现出显著的创新特点。具体表现在以下几个方面：

高定制化：我们根据投资数据治理的特定需求，量身定制了ETL流程。这确保了数据处理流程能够紧密贴合业务需求，实现投资数据的精准提取、高效加载和灵活转换。

高灵活度：ETL流程设计灵活多变，能够适应不同数据源和数据结构的变化。无论是新增数据源还是数据结构调整，都能够快速响应，确保数据处理的连续性和稳定性。

低资源效果：通过减少技术依赖，优化执行逻辑和算法，我们实现了资源的高效利用。在保障数据处理效率的同时，降低了硬件资源的消耗，减少了公司的硬件运营成本。

动态扩展：ETL流程具备动态扩展能力，可以根据业务需求的增长而灵活扩展。当数据量增大或处理需求增加时，可以通过增加节点或优化算法来提升处理能力，确保数据处理的高效性和稳定性。

集成数据质量：在ETL流程中，我们集成了数据质量校验和监控机制。在数据提取、加载和转换的过程中，对数据进行实时校验和监控，确保数据的准确性和完整性。同时，通过数据质量报告和分析，为数据治理提供有力支持。

业务架构图

数据治理流程图

项目效果评估

解决了数据孤岛问题

过去，公司的投资数据分散在各个部门业务人员单独管理，形成了数据孤岛，导致数据无法有效共享和整合。通过本项目的实施，我们利用投资数据治理系统，实现了从基础数据的全面整合和标准化，打破了数据孤岛，使得各部门能够基于同一套数据进行协同工作，提高了工作效率和决策的准确性。

处理数据效率和数据质量显著提升

传统的数据处理方式往往需要人工干预，处理时间周期长。通过引入投资数据治理系统，实现了数据的自动化处理，大幅提高了数据处理的速度和准确性。促进投资业务人员将精力聚焦于更高阶的分析，便于夯实投资盈利基础。目前每月的日常分析工作，在接受到数据后30分钟内便可自动生成，业务人员只需简单核对即可。

提供决策支持

通过本项目的实施，我们实现了投资数据的全面治理和高效分析，整合并打通内部投资数据与市场公共数据，实现数据共享和高效利用，为公司的投资决策提供了精准、可靠的数据支持。这使得公司能够更加准确地把握市场动态和投资机会，提高了投资决策的准确性和效率。

项目牵头人

杨勇胜 高级经理

张立明 高级经理

项目团队成员

杨春霞 项目经理

张　稳 技术经理

杨腾骏 整体设计规划、平台架构设计

姚志霞 需求分析、产品设计

田雨靖 UI设计

吴　涛 数据开发

谢荣滨 开发与运维

陈佳乐 开发与运维

罗　婷 开发与运维

许　哲 前端开发

王维康 前端开发

吴婷婷 前端开发

陈娱欣 测试

罗　慧 测试

责任编辑：方杰