在数据中心内部,为满足各类银行业务需要,系统呈多样化,分门别类,如核心账务系统、后台经营分析和风险管理系统等。这些系统之间存在数据交互和冗余部署,以期达到系统最优化、用户体验最佳的目的。因此,也需要综合考虑系统间如何进行数据部署,特别是主副本数据的分布。
2018-05-03 阅读全文>>纵观商业银行IT系统的发展史,特别是大型银行,一般都经历了数据从分布到集中的过程,通过数据中心的构建,统一存储数据,降低运维管理、设备投入成本。
2018-05-03 阅读全文>>系统内,特别是分布式系统内的数据分布与存储,各银行关注得比较多,而对于企业范围内的数据分布与存储,各银行一般考虑得比较多的是主副本数据分布,对于其他方面,如总分行、核心与外围系统的数据分布与存储布局则考虑得较少。
2018-05-03 阅读全文>>通过以上措施,此商业银行数据生命周期管理已形成成熟体系,将全行上百个系统纳入了统一管理范畴,年清理数据量达2PB左右。
2018-05-03 阅读全文>>此商业银行将对数据生命周期管理情况进行有效跟踪并做评价。具体来说,首先比对设计系统中登记的数据生命周期管理策略与生产上是否一致;其次将实际的数据生命周期策略与规范进行比较,检查是否合理,并将其作为一个计分项记人系统的评价之中。
2018-05-03 阅读全文>>版本发布相关工具将数据生命周期管理策略自动形成清理程序和脚本,通过版本工具直接发布到生产部署的清理工具中去,所有的工作都做到自动执行,减少了人工参与。
2018-05-03 阅读全文>>此商业银行针对数据生命周期管理的每个环节建立了相关系统和工具,来支撑其落地实施工作。
2018-05-03 阅读全文>>以某商业银行数据生命周期管理为例,该银行建立了完整的数据生命周期管理体系。
2018-05-03 阅读全文>>对于结构化数据,主要是针对表中的记录进行清理、归档或者销毁,即每条数据记录都有一定的生命周期。而非结构化数据则类似于影像、文档等,均是一个个独立对象,因此其生命周期相比于结构化数据存在较大的差异。
2018-05-03 阅读全文>>清理信息的统一展现数据清理对减轻系统压力是一项有力的措施。如何评估系统的数据生命周期管理是否成熟?又如何知道为科技投入降低了多少成本?这些必须用事实说话,拿数据说话。
2018-05-03 阅读全文>>统一的清理程序或工具银行数据在初期清理时,各应用系统各自为政,当系统存储量大了,出现效率低下的情况时,才会开始考虑是不是数据量太大了?是不是该清理了?
2018-05-03 阅读全文>>数据生命周期管理是一项长期而繁杂的工作,如果仅使用台账式登记和人工管理的方式,其耗费成本将很大,而且容易出现错漏现象,有必要借助工具和系统手段进行管理,包括清理策略的统一管理、清理信息的统一展现、统一的清理程序或工具等。
2018-05-03 阅读全文>>由于境内外具有不同的监管措施,因此对于有境外业务和数据的商业银行,对境外数据需要区别对待。在制定数据生命周期管理策略上,要根据不同国家的政策和管理要求按地区进行区分,在工具的支持上,也需要能按地区进行设置。
2018-05-03 阅读全文>>部分数据不能简单地物理删除,例如涉及数据接收方使用分析的数据,要通过相关标志位、最后更新时间等字段实现逻辑删除,然后再按数据生命周期管理策略进行物理删除。
2018-05-03 阅读全文>>选择合适的归档方式前面介绍了几种归档方式,那么在实际应用中应该用什么样的归档方式呢?当然可以任性一些,可以将数据一直安稳地保存在系统内,但是在数据量爆发、成本高居不下的情况下,大多还是选择使用更为低廉成本的归档系统和设备。
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