让数据应用做“有本之木”

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“量大、源多”是目前企业所普遍面临的现实数据环境，这一点在数据密集型的金融业表现尤为突出。更多更复杂的系统和应用、电子支付、社交媒体等让企业在获取丰富数据资源的同时，也面临着如何更好地管理、高质量地交付数据的难题。

内外因驱动DM投资

今天，云、大数据、移动计算等技术趋势为金融业的服务创新提供了机会。例如，风险控制涉及数据清洗、大数据分析等能力；电子支付、新型的CRM系统等可能是基于云实现的；IT外包与现有系统共存的背后则是跨平台数据和应用整合的需求。Informatica公司金融服务解决方案市场部总监Peter Ku表示，对于企业而言，无论是支撑其业务的应用场景还是所采用的新兴技术，都离不开统一的、集成化的数据管理（DM）策略和视角。来自Forrester、IDC等市场调研机构的数据印证了Peter Ku的这一判断：未来3～5年，企业在数据管理领域的投资将以每年4%～5%的速度持续增长。

从全球范围看，法规遵从、客户体验、成本控制与业务敏捷度是金融业企业优先关注的三个领域。在Informatica公司的营收组成中，金融业的贡献最大，是最重要的垂直行业。Peter Ku表示，数据和信息的质量是金融业提供优质服务的核心基础。这其中既包含行业相关政策、标准等合规性要求，也是企业实现业务创新、释放数据价值的不二选择。“提升数据质量是数据管理的核心目标，这其中涉及人、流程、政策等多个维度。从接入、管理到交付数据，企业需要清楚地了解数据在各个不同阶段所发生的事情。” Peter Ku认为。

应用场景全覆盖

信用管理是银行业务中非常重要的一个方面，对于用户而言，银行的风险解释至关重要。Peter Ku介绍，主数据管理技术（MDM）能够帮助银行确定相应的法律机构和各组织之间的关系，以及这些不同公司和涉及到的按揭抵押贷款之间的关系，这些信息对于银行尤其重要。Informatica的主数据管理解决方案可以把所有客户和账户的信息进行整合，银行能够清晰分辨出个人银行客户、公司银行客户、理财产品客户、中小企业客户是否为同一人的信息，所有的业务线可共享这些信息。“美林银行通过采用MDM解决方案，实现了跨业务线和业务流程的数据共享。”Peter Ku告诉记者，“数据集中和共享的好处是可以帮助业务人员确定独特用户的身份，通过账户信息的捆绑和相关性分析、关联获取单一信息视图，从而为企业提供更好的服务、提升营销和客户关系水平奠定基础。”

业务主导并驱动IT已经成为整个金融行业的重要特征。通过在内存中构建虚拟数据仓库并允许业务人员快速接入数据、从中直接获取信息是Informatica解决方案的一大特色，可有效提升业务敏捷度。

降低成本已经是金融机构当前必须重视的问题。越来越多的用户需要成功地实现应用迁移和“退休”，将应用从旧有系统迁移到新系统中。Peter Ku介绍，Informatica ILM解决方案能够帮助用户安全地淘汰过时系统和应用程序并优化测试数据管理，将应用安全迁移、交付至新系统中。动态数据脱敏方案可使企业在单一的环境中，对全面混杂在一起的实时数据进行匿名、阻挡、审查以及报警，以更具成本效益的方式满足当前和未来面临的数据保护、敏感信息屏蔽等隐私规定。

在大数据应用方面，通过将数据集成平台（DI）应用于Hadoop环境，Informatica能帮助企业提供更高质量的、干净的数据。“不同的数据源意味着更高的数据质量风险，用户通过将DI与Hadoop结合并创建数据质量的相关规则，可简化数据操作流程、降低成本。这对Informatica来说是一个完美的市场。” Peter Ku表示。