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金融行业的数据复杂成本高,怎样才能打破罗巴困难的局面?

发布时间:2022-6-8 分类: 行业资讯

嘉宾、Roput RDP研发总监董玉东、Roput高级研发经理乔伊、Roput企业架构总监陈刚

2018年,汤森路透金融和风险业务部门独立成为Refinitiv(鲁富特)。路德以汤森路透金融数据和市长/市场知识积累为基础,利用领先的技术、信息和分析方法,不断为业界相关人士提供服务。今天,鲁伯特推出了金融数据平台。RefinitivElektronDataplatform(RDp)进一步利用了业界积累的优势。InfoQ记者采访了Rupert RDp研发总监董玉东、Rupert高级研发经理乔伊和Rupert企业架构总监陈刚,揭露了RDP的设计理念和技术亮点。

从传统的金融数据管理到现代金融数据治理,金融业正在迎来巨大的变化。为了适应数据量增加带来的反向压力和监管机构及用户的需求,越来越多的金融从业者开始认识到“以数据为中心”的重要性,但全面公开数据价值的过程并不顺利。

金融行业在数据治理中面临的问题是什么?

Lute Enterprise Architecture董事陈刚表示,在金融业,数据来源非常复杂。面对不同的数据提供者、数据类型和数据提供方式,企业需要获得必要的金融数据并进行处理分析,成本并不低。一些小型金融机构即使获得数据也没有足够的技术能力处理。

从另一个角度来看,Lupert高级研发经理赵毅解释说,数据一般受到两类人的关注。一个是数据供应商,另一个是数据消费者。对数据提供者来说,数据的权限管理、重新分发权限机制、数据合规性等一直是个棘手的问题。对于数据消费者来说,如何解决数据源不同、格式不统一、一致性差的问题是当务之急。

总的来说,金融从业者面临的主要问题如下。

数据源复杂,部门、业务系统和领域不同的机构之间缺乏数据的流动性和共享。

数据标准化水平低。不同业务、不同时期的数据在用途、结构、价值、质量水平等方面存在较大差异,导致数据提取、整理、分析和使用的困难越来越大。

费用问题。随着用户数量和数据量的增加,数据访问和使用成本也在大幅增加。

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