业务挑战
对于希望业务长盛不衰的银行来说，数字化转型必是不可少的，银行必须应对各种挑战（例如，数据量不断增加、数据无处不在和用户对数据的需求），以成为数据驱动型企业，而成为这种企业是必须的转变。大量数据以各种格式（包括图像、音频和视频）从移动应用程序和设备涌入。数据无处不在。银行被来自金融交易、客户购买历史、市场营销活动、社交媒体流、第三方资源、短信等的客户数据所淹没。用户本身（即银行员工）是潜在的分析用户，他们需要可信赖的安全数据，以用于决策支持和分析，同时还需要对数据的自助访问和易于使用的分析功能。
数据管理如何提供帮助
SAS 提供了统一的单个数据管理框架和自动化流程–从数据收集和聚合到数据验证和清理。我们的银行和金融分析软件提供十分完善、精细的数据管理功能，包括：
- 数据质量和数据整合。合并来自内部和外部数据源的数据，追踪数据沿袭，并使用嵌入式数据质量工具减少错误和不一致。
- 数据准备。在自助服务环境中准备数据以进行分析和报告，而无需编码或 IT 部门的帮助。减少准备数据的时间，以将更多的时间用在分析数据上。
- 数据治理通过统一的策略和流程，减少数据管理的时间，确保您的数据与当前的政策和监管要求保持一致。
- 个人数据保护。满足客户对个人数据安全的需求。完全了解和监控数据状态。致力于实现 GDPR 和其他隐私法规合规。
- 数据联合和数据管理使用虚拟数据环境消除数据集成的复杂性，在简化管理和安全保障的同时，以业务友好的格式提供完整的数据视图。
为什么选择SAS?
SAS 为您提供所有企业数据的完整、集成且可信任的视图。您可以在需要时访问所需的数据，并消除重复的冗余工具和系统。SAS 可帮助您：
- 使用内置的数据剖析工具自动发现并解决数据质量问题，确保所有内部和第三方数据均保持干净，并以不产生冗余的方式对其进行管理。
- 抛弃零散琐碎的数据管理方式，使用单一产品集进行数据访问、整合、质量、治理和主数据管理。
- 从大规模的非结构化数据（来自文档、电子邮件、社交媒体源等）中获得分析洞察。
