Aloudata x 杭州银行｜算子级血缘解析在数据资产管理平台中的应用
基于 Data Fabric 理念的 Aloudata BIG 主动元数据平台算子级血缘解析技术，杭州银行数据治理团队实现了贯穿企业生产到应用端的“全链路算子级血缘图谱”，让数据落标和资产盘点等方案从“手动”到“自动”，从依赖人工保障数据变更风险到重点链路变更自动化协同，丰富了数据治理手段，提升了治理方案落地效果和效率。
背景介绍
数字化转型过程中，金融行业数据资产管理的有效及合规管理已成为国家及行业关注的焦点。杭州银行数据资产管理平台建设起步于 2021 年，核心是将行内的资产进行整合管理，实现基于数据驱动的数据资产管理。
随着业务对数据使用的需求日益增长，由于缺乏多平台、精细、准确的血缘解析技术和元数据智能化分析能力，以表血缘为基础的元数据分析能力已经无法满足业务需求，数据资产管理和数据质量保障面临着巨大挑战。为此，杭州银行决定升级血缘技术能力，构建企业全域元数据知识图谱，利用智能血缘分析技术，将企业的数据资产进行归纳提炼，让企业数据资产从信息阶段进阶到知识阶段，并赋予数据管理工作长效化和智能化能力。
关键挑战
随着数字化转型逐步进入深水区，杭州银行在数据资产管理侧面临如下挑战及痛点：
数据资产梳理手段 效率不足
缺乏从业务源系统到行内湖仓再连接到应用侧的跨平台血缘，且表血缘关系太泛化，制约着数据价值评估、数据风险防控等场景落地，影响业务用数效率。
数据治理效果复制难、 规模效益差
数据治理工作极度依赖专家经验及人工梳理，效果不可控、协作过程摩擦成本高。
全链路数据质量风险难识别、 数据资损影响大
重点业务使用的数据范围甄别依赖人工梳理和上报更新，资产保障范围无法进行自动保鲜，容易导致决策延误和保障缺失。出现问题人工应急成本高、耗时长，对业务造成不利影响。
解决方案
为了解决元数据技术能力瓶颈，杭州银行与 Aloudata 大应科技合作，借助 Aloudata BIG 主动元数据平台和算子级血缘解析能力，对数据资产管理平台进行升级，实现全域数据资产统一采集和连接，端到端连通从业务源端数据库到应用端报表的算子级血缘图谱。
血缘端到端精准连通，一张图、主动更新
Aloudata BIG 自动采集一切与数据资产相关的元数据，尤其是表、视图、任务、代码、指标、报表等核心数据资产，将企业中异构分散的元数据汇集到一处进行统一建模和管理，实现标准化的元数据管理和服务。同时基于 Aloudata BIG SQL 编译器的 AST（抽象语法树）技术，能够精准解析 ETL 任务脚本或执行日志中的 SQL 代码，形成“算子对象”，进而细致捕捉字段的“直接加工逻辑”以及“间接影响关系”，实现更准确的数据溯源和影响面分析。
重点链路数据质量主动保障、高效协同
基于 Aloudata BIG 元数据标签自动化扩散、元数据内容变更自动识别、图推理及算子级血缘解析算法等能力，实现杭州银行数据链路的主动保障、主动分析以及高效协同，提升风险协同效率。
智能化元数据打标和挖掘，促进企业数据知识沉淀
针对基于国家标准的数据资产分类分级标注场景， Aloudata BIG 集成了个人信息常用分类分级标准算法，能够基于链路流转变化进行标注主动更新，实现行内数据资产标注信息的丰富和持续沉淀，同时也高效支持了数据的合规流转及安全管理。
客户收益
构建全域数据资产知识图谱
纳管共计近百万张数据资产表，数十万个数据处理任务脚本，上百个分析应用，打通跨平台血缘链路。
数据资产管理效率百倍提升
从依赖人工盘点到自动化挖掘元数据知识，资产盘点及溯源分析效率百倍提升。
数据治理成本节约 50%
通过重点业务数据质量保障、全链路异常主动预警及高效协同，问题根因分析提效 40%，影响面分析人天成本降低 50%。
实现“算法 + 经验”的自动化数据治理
利用 Aloudata BIG 提供的多种自动化算法策略，数据团队资产标注准确率高达 90%，同时数据标准及规则也得到了充分沉淀，实现更自动、更智能的主动数据治理。
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