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国内数字化建设经历了信息化、数字化，直到进入生态级数智化阶段，代表系统（产品）包括数据中台、区块链、AI等。据统计，数据中台作为数字化建设的重要部分，市场规模年复合增长60%以上，市场需求非常巨大。某股份制银行D已经搭建了数据仓库、大数据平台，开展了数据治理相关工作，并提供多种数据服务应用，但是各项工作相对割裂管理，缺乏统一管理，而且人工干涉过多，数字化自动化程度不足。通过建设数据中台项目，打通了数据开发、数据治理、数据服务各模块之间的联动关系，不断提升企业数据资产价值。
不同平台数据交互需要通过多个流程处理，时效性较差。
在建设过程中采用不同的数据架构、数据模型、技术特点等，不利于对数据的理解使用。
行内建设了数据标准，但标准跟系统开发没有融合，执行力度不足。
针对不同的平台和工具，各自定义了不同的开发管理规范。
存在数据重复存放的问题，造成资源浪费。
分别使用了不同的数据平台和开发工具，运维管理成本较高。
为了解决这些问题，D银行通过建立企业级数据中台，形成统一开发平台、统一数据口径、统一数据模型、统一数据管理、统一数据服务和统一运维监控的数据平台，更好地向全行提供数据服务。源启的数据资产管理平台的一体化开发模块和数据治理模块为D银行提供了完善的解决方案，支持全流程的数据类项目管理过程，从需求管理、脚本生成、脚本发布以及数据管控等模块全方面支持客户解决上述痛点。在系统建设中，打通数据开发、数据资产管理、数据服务模块的联动，实现了数据开发交付标准化、线上化，数据资产管理体系化、数据服务便捷化。
为数据平台类项目开发提供一套自动化管理流程，包括开发人员角色分工、工作任务分配、工作流程流转；以任务形式管理开发流程，前续任务提交后自动检测可能的后续任务；各环节采用单向流程、自动衔接，上一步的成果尽可能多的带到下一步；每个环节提供自动检查校验，减少人工错误。
DDL与脚本在固化方法论框架内根据定义好的模板自动生成；DDL模板与脚本模板均可自定义配置；统一的算法修改只需修改模板后再统一生成即可，无需对每个脚本做单独修改；低代码、减少手工写脚本可能造成的人为错误；保证生成的脚本整齐划一，可读性高。
建设全域数据资产管理体系，包括数据质量管理工具、元数据管理工具、数据模型管理工具、数据标准管理工具、数据资产门户等，支持数据资产全局展示和表级、字段级全链路分析。
开发过程治理化：基于拉通的元数据贯穿整个数据开发流水线的各个环节，进行数据质量把控。基于数据模型建设中数据标准的深入融合，保证数据设计阶段的一致性和准确性。 接入数据治理过程的系统超过50个，提供超过500条质量规则监管及问题处理跟踪，解析完成报表平台的1600余张报表分析。
数据资产共享化：支持数据资产全局展示，实现企业级数据资产360视图，支持表级、字段级全链路分析，支持数据安全分类分级管理。上线跟踪1300余张库表版本变化跟踪，汇总基础数据标准1600余项，标准代码1万余条，指标标准1千余条，同时可按需向目标系统推送指标结果。
数据服务便捷化：数据服务模块实现数据需求集中处理，专职分析、处理分行及总行业务部门提出的各类数据需求，提升全行数据需求服务集中处理能力；同时不断优化全行数据需求管理流程，实现数据需求服务平台迭代开发，不断适应满足数据全流程管控的要求，为全行各项业务发展提供准确、快速、高效的数据需求服务，实现全行数据需求服务分析处理的专业化、制度化、规范化。构建5平台10大功能组件，超过1000的用户使用。
鲸Bot设计器集成了浏览器自动化组件，office办公自动化组件，数据库组件，文件处理组件、邮件组件等多种类型组件，通过全栈自动识别技术，自动识别目标元素，使开发过程所见即所得，降低了RPA开发门槛，让业务人员也可以方便地进行业务流程的开发。
通过手动执行、定时执行、控制台远程调用的方式运行自动化流程，配合控制台对外提供API接口，供外部程序调用。通过特有的视觉反馈技术提供统一的异常处理机制，极大降低开发和运维成本，让RPA流程运行更加稳定，而解决尊龙凯时行业因技术人员产能不足难以支持其业务发展的问题。
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