监管报送对金融机构至关重要。首先，它是金融机构满足监管要求、确保合规运营的必要手段，有助于预防法律风险，维护金融机构及整个金融体系的稳定；其次，监管报送通过提供详尽的业务数据，帮助金融机构提升风险管理能力，同时促进业务发展和创新，增强市场透明度，为金融机构的可持续发展奠定坚实基础。
主流的监管报送类型涵盖 EAST（监管数据标准化）、1104 报表、客户风险系统报表、一表通等，报送流程从监管机构下发需求开始，经财会部门确认数据口径、业务 IT 团队明确数据来源表，再由数仓团队承接数据加工、完成报送数据结果给到监管团队，最终通过报送平台提交给监管机构。
整个流程中，金融机构最为关心两大问题：一是报送的及时性，即是否存在延迟；二是数据质量，即报送的数据是否被监管机构认定为错误。然而随着报送规则增多以及历史存量数据快速增长，企业数据链路复杂性日益增大，由此带来了诸多问题，例如：如何确认加工逻辑符合报送需求？对比不同规则指标不一致怎么办？如何事前预防数据质量与时效风险？
Aloudata BIG ，作为全球首个实现算子级血缘解析的主动元数据平台，能够帮助企业构建一张全面、准确、精细、实时的算子级数据血缘图谱，精细刻画数据间的依赖关系，实现监管报送场景的问题一键溯源、变更风险持续预警和自动化口径盘点与持续保鲜。
其中，Aloudata BIG 支持 Hive、Gauss、Spark、Impala、Oracle（含存储过程）、Teradata、DB2（含存储过程）、MySQL、PostgreSQL、SQLServer、GoldenDB、OceanBase、TiDB、Datastage、Flink、星环 TDH 等方言编写的脚本自动解析出血缘关系，能够为监管报送构建高精准的算子级血缘图谱底座。
在确认加工逻辑是否符合报送需求层面，Aloudata BIG支持一键溯源，企业仅需指定需溯源的报送指标或报送表，即可自动向上追溯至各字段的源头来源表和字段，实现快速定位。同时，在溯源过程中，通过算子级血缘解析技术，能够将源头与溯源起点（即报送指标）之间的多层关系进行概括，便于用户理解数据链路。而整个盘点过程是自动的，企业仅需指定目标字段或指标，即可自动生成口径盘点结果并持续保鲜。一般情况下，盘点一个指标的时效为 5-10 分钟，若链路较短或加工逻辑不复杂，速度将更快。
在对比不同规则指标层面，Aloudata BIG 支持指标同源分析自动化，既可以直接提供对比组，便于对比不同指标，如 1104、EAST 及一表通等系统中的同源指标；也能够将 1104、EAST 及一表通等系统中的同源指标进行整合对比，当监管报送过程中发现需对比的数据值存在差异且原因不明时，可运用此方案。对于对比结果，基于算子级血缘技术，准确度能达到 99% 以上。所以，通过对比取值表字段、取值口径及完整口径等多个层次，不仅满足了企业指标同源分析的需求，还满足了企业精细观察差异及问题排查的要求，全面解决监管数据不一致难题。
在事前预防数据质量与时效风险层面，Aloudata BIG可提供全链路主动保障，直接监控元数据的变更，并能够与开发平台集成，捕捉元数据变更事件，与调度平台对接，捕获调度变更事件，以及结合质量检测时间进行全面分析。基于此，能够帮助企业实现主动变更分析、影响分析及根因分析。例如，当变更导致某个任务运行失败，借助该方案，能迅速定位失败原因，明确找出由哪次变更所致，最终分析生成链路风险报告，通知给监管团队等相关负责人。
基于 Aloudata BIG，杭州银行通过行级穿透全链路精准打标，实现了血缘变更的自动跟踪，确保监管链路稳定运行。同时，实现全链路变更情况及质量异常的持续主动分析，问题根因分析提效 40%，影响面分析人天成本降低 50%，并能够主动评估下游影响，通知受影响的下游应用，风险预警不漏不错不迟。关于更多主动元数据平台的应用实践，点击了解：
