面向所有人的多合一数据管理解决方案是什么？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-12
和使用您的所有数据的所有功能于一身的解决方案
该平台执行多种产品的工作，同时支持您业务的运营和分析部分，这样考虑当企业将数据用于运营，治理或分析项目时，您希望将所有相关数据合并在一个位置。工作流和业务流程是相互关联的，因此您的数据也应该如此，很多时候公司将重要数据分开只是因为一组数据是事务性的（例如客户交易，合作伙伴交易等），而另一组数据则更具操作性（行业代码，工作代码，私人参考数据等），人们通常将这种区别称为主数据与参考数据，但是您需要两个团队一起工作和共同生活的所有数据，以准确了解您的公司和客户。
平台能够在一处满足您的许多数据管理需求
包括主数据管理参考数据管理，层次结构管理，元数据管理，数据治理和数据分类，使用解决方案，您需要在一个平台上，一个系统中和一个一致的UI上获得数据的完整视图所需的所有不同功能。凭借其支持各种用例的能力，解决方案在主数据管理关键能力报告中审查的六个主要用例中。
使每个人都在您的业务中
确保您的数据管理解决方案不仅适用于数据管理员或其他专家数据用户（例如开发人员和分析师），这一点至关重要，您需要使其易于使用，以吸引广泛的受众，以保持整个企业中的数据一致性，每个人都必须在同一页上谈论您公司的数据，否则他们的行为（以及您的结果）永远不会真正改变，您如何实现这种广泛的吸引力呢？解决方案为您提供了覆盖面，为不同的用户组提供了不同角度的数据视图，它还在移动应用程序上起作用，使您可以轻松地将信息分发给组织中的每个人，用户采用是保持程序持续运行的关键因素之一，从一开始就应该成为优先事项，终您需要一个可以为每个人完成所有工作的系统，只有平台才能满足您所有的数据管理需求，并帮助企业中的各个团队进行协作以更快地解决问题，以了解更多有关如何将所有数据资产与解决方案连接以及如何以数字方式转变您的业务的信息。
借助数据科学和机器学习领先于金融犯罪
金融犯罪影响着各种规模的机构，从规模的跨国投资公司到规模较小的区域性银行，所有金融机构面临的问题之一就是欺诈，欺诈不仅影响银行客户，而且影响更大。它从根本上影响了银行的底线，几乎可以破坏其声誉，随着欺诈者在互联数字世界中的不断发展，银行已经开始通过充分利用高级机器学习（ML）和流分析技术来阻止数字犯罪浪潮，从而改变预防欺诈的方式，他们正在使用这些新技术来应对金融机构在金融犯罪方面面临的众多挑战，例如：
犯罪活动：犯罪技术变得越来越复杂
数据增长：客户联系渠道的数量不断增加，生成了大量数据点，金融机构必须不断跟踪这些数据点
误报：基于规则的检测系统更新缓慢，仅对交易应用严格的过滤器，结果是多余的合法交易被不必要地标记为要调查（误报）
不方便的客户/客户流失：调查时间太长，导致客户不满意和流失
监管要求：复杂的机器学习技术可能难以向监管机构解释，因此，机构可能被迫使用会产生更多假阳性的较不复杂（但可解释）的技术
为了应对银行在打击欺诈方面面临的一些挑战
对于金融机构而言，实时了解其面临的风险和机遇至关重要，企业已经拥有使之成为可能的数据，但无法足够快地访问或处理该数据，金融服务界必须通过利用先进的机器学习和流分析所提供的的速度和洞察力，更好地利用其实时数据来建立更好的防御机制并减少欺诈损失。
借助实时分析和机器学习，金融机构可以：
实时监控交易，以便您可以及时发现欺诈交易
加快调查过程
快速做出正确的决定
降低欺诈性交易将被批准的可能性
无论您机构面临的金融犯罪挑战如何
数据科学和机器学习都可以帮助您超越挑战，利用实时数据分析的功能可以帮助您更有效地解决欺诈行为，从而更好地监控交易并快速做出决策。
该平台执行多种产品的工作，同时支持您业务的运营和分析部分，这样考虑当企业将数据用于运营，治理或分析项目时，您希望将所有相关数据合并在一个位置。工作流和业务流程是相互关联的，因此您的数据也应该如此，很多时候公司将重要数据分开只是因为一组数据是事务性的（例如客户交易，合作伙伴交易等），而另一组数据则更具操作性（行业代码，工作代码，私人参考数据等），人们通常将这种区别称为主数据与参考数据，但是您需要两个团队一起工作和共同生活的所有数据，以准确了解您的公司和客户。
平台能够在一处满足您的许多数据管理需求
包括主数据管理参考数据管理，层次结构管理，元数据管理，数据治理和数据分类，使用解决方案，您需要在一个平台上，一个系统中和一个一致的UI上获得数据的完整视图所需的所有不同功能。凭借其支持各种用例的能力，解决方案在主数据管理关键能力报告中审查的六个主要用例中。
使每个人都在您的业务中
确保您的数据管理解决方案不仅适用于数据管理员或其他专家数据用户（例如开发人员和分析师），这一点至关重要，您需要使其易于使用，以吸引广泛的受众，以保持整个企业中的数据一致性，每个人都必须在同一页上谈论您公司的数据，否则他们的行为（以及您的结果）永远不会真正改变，您如何实现这种广泛的吸引力呢？解决方案为您提供了覆盖面，为不同的用户组提供了不同角度的数据视图，它还在移动应用程序上起作用，使您可以轻松地将信息分发给组织中的每个人，用户采用是保持程序持续运行的关键因素之一，从一开始就应该成为优先事项，终您需要一个可以为每个人完成所有工作的系统，只有平台才能满足您所有的数据管理需求，并帮助企业中的各个团队进行协作以更快地解决问题，以了解更多有关如何将所有数据资产与解决方案连接以及如何以数字方式转变您的业务的信息。
借助数据科学和机器学习领先于金融犯罪
金融犯罪影响着各种规模的机构，从规模的跨国投资公司到规模较小的区域性银行，所有金融机构面临的问题之一就是欺诈，欺诈不仅影响银行客户，而且影响更大。它从根本上影响了银行的底线，几乎可以破坏其声誉，随着欺诈者在互联数字世界中的不断发展，银行已经开始通过充分利用高级机器学习（ML）和流分析技术来阻止数字犯罪浪潮，从而改变预防欺诈的方式，他们正在使用这些新技术来应对金融机构在金融犯罪方面面临的众多挑战，例如：
犯罪活动：犯罪技术变得越来越复杂
数据增长：客户联系渠道的数量不断增加，生成了大量数据点，金融机构必须不断跟踪这些数据点
误报：基于规则的检测系统更新缓慢，仅对交易应用严格的过滤器，结果是多余的合法交易被不必要地标记为要调查（误报）
不方便的客户/客户流失：调查时间太长，导致客户不满意和流失
监管要求：复杂的机器学习技术可能难以向监管机构解释，因此，机构可能被迫使用会产生更多假阳性的较不复杂（但可解释）的技术
为了应对银行在打击欺诈方面面临的一些挑战
对于金融机构而言，实时了解其面临的风险和机遇至关重要，企业已经拥有使之成为可能的数据，但无法足够快地访问或处理该数据，金融服务界必须通过利用先进的机器学习和流分析所提供的的速度和洞察力，更好地利用其实时数据来建立更好的防御机制并减少欺诈损失。
借助实时分析和机器学习，金融机构可以：
实时监控交易，以便您可以及时发现欺诈交易
加快调查过程
快速做出正确的决定
降低欺诈性交易将被批准的可能性
无论您机构面临的金融犯罪挑战如何
数据科学和机器学习都可以帮助您超越挑战，利用实时数据分析的功能可以帮助您更有效地解决欺诈行为，从而更好地监控交易并快速做出决策。
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