随着大数据时代的到来，数据即资产已经成为共识。
对于金融机构而言，数据资产更是其进行投资、交易、风控、运营等必不可少的基础能力，故而对数据资产的管理，越来越受到金融机构的重视，他们持续投入大量人力和物力建设数据资产平台，帮助其进行数据的生产、采集、存储、加工、使用、共享等数据全生命周期管理。
金融机构数据治理背景及现状
《数据资产管理实践白皮书(4.0版)》提出，通过盘点数据资产，提升数据质量，打破数据孤岛，提高获取效率，保障数据安全，最终形成持续的闭环，而实现数据可得、可用、好用，为企业数字化转型打下基础。5.0版进一步明确了数据资产管理路径。
但目前很多金融机构内部并没有一套完整数据资产管理工具，即使有很多管理工作相对分散在不同的部门体系，无法形成统一体系。这就会导致诸如数据源分散、数据标准不统一、数据质量差(业务定义和口径不一致、代码取值的不一致等)、数据的合规性和安全性无法保障、业务获取和使用数据效率低等问题。致使其进行数据利用、防范金融风险和提高数据保护等方面工作都变得不现实。
国内金融机构普遍遇到的数据问题有：数据不一致、数据不完整、数据不准确、数据不唯一、数据不规范。典型问题举例 ——
1. 不同系统间客户标识、客户分类不一致。如，资金交易类客户与信贷类客户，客户代码不统一。
2. 银监局近期提出恒丰银行上报数据缺失和不完整情况较严重，只能依靠手工补录的方式完成，操作风险极大。
3. 对客户行业划分不统一，存在错误的分类结果，导致分类结果不可靠，无法用于准确的监管资本计量。
4. 没有全行业范围内统一的产品目录。
这些问题对于业务的影响及其存在的经营风险主要在于：
客户数据不一致会导致无法实现真正的客户统一视图，严重影响以客户为中心的战略目标得以落实；
内部经营管理数据不完整导致无法实现精细化管理的需求，甚至使“黑箱操作”成为可能，给银行稳健运营带来极大隐患；
风险类数据不准确导致监管资本、经济资本计算结果不可靠，甚至多占用资本，影响资本精细化管理水平。
华泰证券信息技术部联席负责人、数字化运营部总经理王玲认为，“数据治理并不是单纯以治理为目标的数据管理活动，而应围绕企业数字化转型打造数据能力中心，以数据资产为核心，从组织、制度和平台等方面，打造集数据标准、数据质量、元数据、数据模型规范、数据安全、数据价值于一体的数据资产管理体系，以运营思维推进数据治理，短期解决企业经营管理中的数据痛点问题，中期为企业数字化转型和运营夯实数据基础，逐步实现从数据生产到消费的全生命周期管理，长期让数据要素融入企业核心价值链，为数字化生态建设做好准备。”
根网大数据团队拥有来自IBM、Teradata等多位15年+的数据专家，参与过大型金融机构，如四大行等数据库建设和数据治理等项目，且产品团队大都来自互联网。无论是理论架构、实践经验还是应用开发能力，都足以保证能够打造出一款满足大多数金融机构的数据资产管理的平台，帮助各类金融机构完成数据资产管理工作质的飞跃。
根网数据资产管理平台，主要帮助解决金融机构解决数据管理的四大问题，覆盖业务和技术两端。
根网数据资产管理平台分成三个层级，基础能力层、数据治理层和数据资产层。以数据治理层为核心，基础能力层为保障，数据资产层为纽带，全面支持金融机构数据资产管理工作。并和数据采集和交换平台、大数据平台、智能调度平台、一体化开发管理平台等平台服务，通过底层对接，实现数据共享共用、服务复用。
图：根网科技数据资产管理平台分为三个层级
基础能力层 -主要面向金融机构的技术和实施人员
数据采集模块，包括模型管理、元数据采集；
统一权限模块，包括用户管理、机构管理、角色管理和权限管理。
数据治理层 -主要面向金融机构的技术和实施人员
这是数据资产核心管理功能，主要包含了：
数据质量管理模块，包括数据质量规则配置/执行、问题跟踪处理、质量统计分析、API接口等；
数据安全管理模块，包括数据分类分级、行业规范、企业规范、自动打标等。
数据资产层 -主要面向业务人员
数据资产管理模块，包括数据资产目录、数据资产浏览和搜索、数据资产运营等。
党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。
根网科技以资深数据治理专家为顾问，互联网产品团队作为核心设计成员，集合公司优势资源，历时一年全力打造出此款企业级的产品，帮助金融机构——
全面掌握数据资产
提升数据质量水平
提高数据获取效率
保障数据安全合规
持续释放数据价值
