行业背景

云智慧

随着基金行业的快速发展,建立起一整套监控建设体系的需求也愈发突出:

1. 随着基金公司与线上平台的深入合作,为快速开展业务,经营机构的信息系统建设基本属于先投产后规划,导致建设的系统越来越多,交易量越来越大,经营机构对实时TA系统的业务连续性要求很高,使得运维非常繁杂;

2. 监管部门管理办法对基金公司的数据质量、数据标准以及利用大数据做必要的风险监控等方面有了进一步的要求,使得经营机构在传统异构数据烟囱式管理的现状下,对数据的整合管理及数据价值挖掘提出了新的要求;

3. 经营机构所有业务均是通过系统开展的,组织内部IT和业务之间跨职责和技术能力的界限变得越来越模糊,IT职责除了保障业务安全持续稳定运行外,还需要关注业务自身运行情况;同样,企业需要从业务视角对IT质量进行整体深度审视,当前形势下,需要为适当的人员提供合适的数据视角;

4. 不同于大的金融企业如银行、保险及券商这些建立了横向管理体系的组织,基金公司的信息技术部门往往没有充足的人员来应对不同的业务需求,采用纵向的信息开发和支持体系,无法做到开发和运维专业化,导致人员之间的可替代性低,标准化和积累就特别重要。

方案介绍

云智慧

云智慧基金业解决方案主要包含如下内容:

1. 建立监控指标体系

运维指标体系是数字化转型的重要管理抓手,同时也是基金公司信息化部门在面对繁杂的运维环境时的抓手。针对投研类、市场类、数据类、基础架构类、办公类和安全类的关键业务进行调研和分析,建立起面向基金公司信息化管理特点的一套监控指标体系。

2. 建立数据湖

对于基金公司已有IT类、业务类数据源,云智慧提供自研大数据平台及数据采集器,实现多源异构数据统一 接入,进行各层级数据质量治理,建立元数据管理,对数据进行清洗、标准化、序列化等处理,形成统一数据管理平台。

3. 智能化运维

统一监控平台运用算法对运维监控数据进行机器学习,达到精准监控智能告警的目的。基于分布式挖掘、深度学习等技术,构建机器学习模型和海量训练数据提升监控数据分析与预测的准确性。

4.数据可视化

可视化的数据对于IT和业务才能发挥其价值,通过建设业务健康态势感知大屏、基础架构监控大屏等,将大数据分析和处理的数据结果呈现给IT和业务人员,为管理层提供IT与业务的决策依据。

云智慧

本方案平台采用层次化、模块化设计,以监控指标体系为抓手,以数据管理为基础,以人工智能技术为核心,以数据应用、分析、决策和综合展现为关键的统一监控平台。依托大数据和人工智能技术,围绕数据采集、数据管理、数据应用三个基础数据处理模块组合进行建设,以满足业务支撑、综合管理、决策分析等多种运维场景的实际需要,将综合运维管理服务水平提升至新的高度。

1.大数据采集:构建一套针对投研类、市场类、数据类、基础架构类、办公类和安全类的关键业务进行监测、分析属性收集的大数据采集平台,能够快速采集和展现监控对象基本信息及运行状态,可全面、准确评估;

2.大数据管理:建立标准的大数据抽取、管理、建模平台,通过配套各种大数据处理工具,选取相关角色所需的信息,处理策略和操控动作,自由组合各类接口、大数据、功能模块、处理流程,形成针对该大数据应用场景的定制化工作平台,对大数据进行加工和处理。同时不断沉淀大数据,提供丰富大数据管理工具、插件,为大数据的进一步应用提供支撑;

3.大数据应用:从海量的沉淀大数据中,通过成熟的大数据分析模型和智能化算法,为相关人员提供重要决策大数据依据,从“决策”、“管理”、“执行”最终实现多维度大数据组合分析、辅助决策的大数据运维管理能力。

云智慧

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方案价值

云智慧

云智慧基金业解决方案价值主要包含如下内容:

1.管理目标清晰明确,在建立起一整套监控指标体系后,IT人员就有了清晰的管理和改进目标,从繁杂的运维工作中明确重点和方向;

2.数据的价值,建立从基础设施到业务的数据湖,有了数据的基础,才可以有智能化的运维,数据可以辅助决策,数据可以驱动业务,数据是这一切的基础;

3.将企业烟囱式管理的业务和IT数据逻辑关联起来,打破企业长期以来形成的各种系统黑匣子,促进数据协作和共享,企业得以从IT+业务的双重视角洞悉企业实时状况,不断改善企业前端的业务水平;

4.夯实了IT与业务数据基础,解决了业务与IT割裂的数据现状,IT价值得以表现,助力IT部门实现从成本中心向利润中心的演进。

典型客户

云智慧
云智慧

某大型基金公司

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