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金融数据管理范文1
关键词:大数据;金融投资;大数据分析技术
大数据分析技术其实就是一种现代化信息处理技术，目前它被应用于各行各业中，并且发挥着无可取代的重要作用，特别是为企业在金融投资活动中提供了保障，很大程度上减少了企业的金融投资风险。总的来说，大数据分析技术催生了新的运营管理模式，提高了企业的收益，增强了企业竞争力。本文将具体从大数据时代背景、金融投资中应用大数据技术的重要性以及金融投资风险管理中大数据分析技术的应用方面进行研究。
一、大数据挖掘与数据分析
(一)大数据时代背景当今社会是信息化时代、大数据时代，尽管与发达国家相比，我国大数据技术发展较晚，还不够十分成熟完善，但是我国目前的大数据技术还是很好地促进了我国各行各业发展，为市场开拓提供了极大的便利，还促进了传统运营管理模式的更新，增加企业盈利。同时，大数据技术的发展使用还给消费者带来了诸多新的体验。比如，大数据技术促进了产品质量的改进提高，为消费者提供了更优质的服务。反过来，利用大数据技术分析数据，可以帮助企业更清楚市场行情、预估市场变化，有利于企业更好地应对市场变化，为企业发展提供保障。
(二)金融投资中应用大数据技术的重要性当今经济环境变幻莫测，经济一体化也加剧了金融危机带来的危害，因此，企业在金融投资者面对的问题也越来越多、越来越复杂。而很多企业都缺乏投资风险管控经验，不具备及时应对金融投资风险的能力。这种情况下，大数据的应用能够很好帮助企业降低金融投资风险，切实提高企业经济效益。相关研究数据表明，互联网、电信和金融行业是使用大数据技术最广泛的行业。具体来说，在金融行业里使用大数据技术预测分析金融投资风险，帮助企业制定科学的应对方法，能够从源头帮助企业提高应对风险的能力。现在很多企业在经营上是相互依赖的关系，这就加剧了金融风险，而大数据技术可以促进信息共享，降低他们之间存在的风险，帮助每个参与的企业提高经济效益。还有很多企业由于在向现代化经营模式改革，面临着众多信息，通过应用大数据技术来分析收集的数据信息可以更加准确地预估企业可能遇到的风险，从而帮助企业实现高质量管理。因此，在金融投资中应用大数据技术很有必要性。
二、金融投资风险管理中大数据分析技术的应用
(一)大数据分析技术在银行行业的应用在信息化时代环境下，大数据的使用可以帮助企业进行风险预估，有利于保障企业发展。笔者将具体从大数据分析技术在银行业的应用来说明金融投资风险管理中大数据分析技术的应用情况。我们要广泛收集风险数据，再通过使用大数据分析技术帮助银行分析、整理各种数据，使银行对风险进行预估，进而研究后续金融投资风险发生概率，这样可以制定专门的应对方案，采取切实有效的解决措施。在贷款业务方面，大数据分析技术可以保障银行的利益。多家银行可以实现合作，共享数据信息，建立数据共享平台，利用大数据分析技术共同建立应对风险的高质量方案，帮助银行对金融投资风险进行实时监测。大数据分析技术还可以使银行对客户数据进行整理和分析，对客户资金到账等有关信息进行系统、合理管理，这样不仅有利于银行相关业务的开展，还可以保障客户资金的安全，既提高了银行在客户心目中的信誉，又能在很大程度上降低客户资金安全风险。因此，在银行行业应用大数据分析技术，对银行自身和客户都有积极意义。在使用大数据分析技术处理客户信息数据时，会涉及云计算的应用，该技术可以提高银行数据平台性能，为银行提供专门的信息拟订方案，可以更加有效地处理数据信息，最大化地发挥大数据分析技术在银行行业的应用。大数据分析技术可以帮助银行在短时间内对银行内的数据进行分类识别，并且准确分析海量数据。面对银行业务信息，大数据分析技术甚至可以具体研究每一笔业务数据，既帮助减少银行金融投资管理，又最大限度地保障个人客户的资金安全。
(二)数据挖掘技术在保险行业的应用大数据分析技术不仅为各行各业工作带来了便利，还为之提供了高质量的保障。数据挖掘技术是大数据分析技术中比较常用的技术，特别是在保险行业，数据挖掘技术应用效果显著，有效降低保险行业的金融投资风险。尽管数据挖掘技术的应用流程相对烦琐，但它被应用于保险行业的诸多业务环节中，并且发挥着重要影响作用。最主要的是数据挖掘技术可以帮助保险公司分析数据，进而挖掘发现具有潜在价值的信息数据，而这些信息数据就是各个保险公司的重要业务来源。因此，保险公司的业务发展很大程度上依赖于数据挖掘技术的应用。在保险行业中使用数据挖掘技术要对明确客户的价值。保险公司得以运营的根本就是客户的存在，而客户的价值就直接影响着保险公司业务的后续进行。利用数据挖掘技术对客户信息进行分析，对其潜在价值进行挖掘，从而对客户的价值进行模型建立，后面保险公司可以根据这个模型为客户制定专门的方案，提高针对客户的服务质量，既保证了保险公司的客户来源，也满足了客户自身的需求。利用数据挖掘技术，保险公司可以全面地收集客户、市场信息，并仔细分析客户数据，并拥有自己的数据库，在数据库的基础上研究客户的需求，既能抓住客户的心，还能避免开展不必要的业务，节约公司资源。总而言之，数据挖掘技术在保险行业的应用既有利于降低保险金融投资风险，还保障了客户的服务体验与质量。
金融数据管理范文2
关键词：数据管理 计算机技术 企业管理
一、数据管理定义及内涵
在经历人工管理、文件系统管理、数据库系统三大管理阶段之后，数据管理的应用也出现了一些变化。数据管理，是利用计算机硬件及软件技术对企业信息进行收集、储存、处理、应用的手段，核心在于数据组织，要将数据库中冗余数据减少，构建更为优化的数据结构，将数据间的内在联系更为清晰的表现出来，提高企业管理效率。
二、数据管理技术
由于数据管理核心在于数据组织，这就需要数据管理技术的支撑，要充分对信息挖潜，实现支撑管理的目的。
（一）聚类管理法
聚类管理法（classification），是指按照分析对象属性，对数据进行分类，通过建立分类模型，将数据库中的数据项反映至特定类别上。多应用于客户分类、满意度、购买趋势预测等方面。如，银行部门通过按照贷款申请者风险属性，将贷款申请者分为低、中、高三种风险类型，区分策略进行贷款。又如休闲旅游企业，按客户收入，将客户特征属性量化，如月收入高于40000元，年龄处于30～40区间，定向推荐相关服务。
（二）序列管理法
序列管理法（time-seriespattern），是指通过时间序列，构建类似回归模型的数据模型，按照序列搜索出重复发生概率高的事件，用于预测未来数据值。例如，按照肉价波动状况，可搜索出特定时期肉价基础水平，制定副食品产品价格；利用股市波动状况，预测股市变化等。
（三）关联规则法
关联规则法（association-analysis），通过分析变量取值属性，发现变量间规律，即称为关联，通过发现关联关系，利用聚类，可将关联分为简单关联、时序关联等，可帮助产品定价、寻找定制客户、营销风险评估等经营活动开展。如，通过关联规则法，发现企业产品销售对象及数量峰值点，发现交叉销售可能性，如父亲买尿布时可能顺带购入啤酒，即可安排货架摆放与数量安置方式。
（四）预测法
预测法（prediction），与序列管理法存在一些差异，同样以构建模型寻找规律为基础，但预测法更关注数据精度及不确定性。如分析顾客对促销商品的反映热度，预测商品销售，对未来经济发展做出判断等，典型方法包括回归分析、圣经网络等，对于不便描述的问题，如股价等，可用非线性回归。
三、数据管理在企业管理中的应用
数据管理技术应用已经较为广泛，大数据背景之下，数据管理的重要性被广泛认识。企业中基础应用主要包括以下几个方面。
（一）客户关系管理
数据管理技术能够帮助企业利用已有客户实现更大的利润收益，也能帮助企业留住客户、为顾客提供定制服务，扩大客户源等。具体应用主要体现为以下几方面。一方面，数据管理可通过聚类法实现客户群体分类，按客户属性将客户分类，有针对性地提品，一方面提高客户满意度，另一方面优化资源配置提高销售量。第二，实现交叉销售。利用数据管理，企业可完善客户与自身间的关系，掌握主要客户群体的购买行为，提供更多更好的服务。第三，实现客户保持与市场占有率的扩张。第四，客户信用度分析。
（二）市场预测
预测技术在各行各业中应用都十分广泛。通过数据管理技术，企业能够对数据库中的历史数据挖潜，找出其中的隐藏规律。如金融产品市场风险与预测、电商广告精确投放等。以金融为例，金融企业可通过分析数据库中金融市场变化趋势、客户信用及担保等数据，找到数据对象特征及行为模式，从而发现客户，预测市场。
（三）市场营销
数据管理应用于市场营销，主要办法是通过收集海量的消费者消费、行为信息，分析特定消费者、消费群体的消费习惯，推断出以何种方式更能吸引消费者，识别消费者进行定向营销，从而节省营销成本，扩大营销效果。如，电商可通过消费者浏览频率、浏览商品类别，定向投放特定类别的商品广告，以吸引消费者。
四、数据管理应用强化性建议
数据管理本质上依旧是管理，因此，强化数据管理应用还需从管理层面入手。
（一）提高重视
要提高企业重视，尤其是领导者的重视。数据管理应用是一项系统、复杂的工程，涉及计算机技术、网络技术、现代企业管理技术等多个方面，贯穿于企业生产经营的全过程。因此，必须提高企业尤其是领导者的重视。要大力推动管理方式与业务流程的优化重组，对数据管理流程中各单位权限进行规范，构建数据管理的企业文化氛围，推动数据管理的应用。
（二）基础设施建设
层次化严密的数据管理系统是数据管理的重要部分。构建层次化数据管理，企业必须具备信息化基础设施，且必须拥有数据管理软件。基础设施建设中，要注意数据管理软件的兼容性，如Linux与Windows操作系统兼容、VMware与hyper-V虚拟化数据管理兼容等，要制定标准，允许类似数据、相关数据流入，并能储存、关联、分析、搜索，防止数据交叉扩散，制定系统优先级，考虑数据备份及安全。
（三）人才队伍培养
数据管理的基础单位即工作人员 。要加大培训力度，构建优秀的系统管理力量。在人才队伍培养中，要要求人员管理应当能够满足系统硬件、软件的日常运行及维护，具备处理一般故障的能力，掌握数据库、参数、权限、软件功能及界面微调等技能。对于分析人员，应要求具备较高的数学分析能力，可引入大数据管理人才，提高数据分析能力。此外，各类管理人员也应熟练掌握岗位中系统模块的应用操作，减少人为失误的发生。
（四）风险控制
数据管理在很多企业中都已经得到应用，对于已经应用数据管理的企业，当重点强化日常风险、安全风险、操作风险的控制，应优化决策机制，避免数据处理失误带来的决策失误；对于未开展即将开展数据管理的企业，当注意企业管理过渡的风险，要以维护企业稳定及利益为核心，开展数据管理工作。
参考文献：
金融数据管理范文3
据渤海保险信息技术部总经理王效敬介绍,借助CommVault Simpana一体化数据管理解决方案,渤海保险解决了长期困扰的小文件备份问题,备份时间由40小时减少到4小时,效率提升了10倍;实现了分级存储管理以极大化地利用存储设备和介质;统一了数据管理平台,方便监管和审计;有成熟的机制监控数据的可恢复性;提供了对Oracle等数据库更好的支持,无需写任何数据库备份恢复脚本,就能方便管理和安装;为信息生命周期管理打好了基础。
在数据管理方面,渤海保险的成功绝非个案。事实上,在当前全球金融环境严峻、客户采购意愿负增长的形势下,企业更关注的是如何降低成本和提升运营效率。然而企业已有的数据管理产品在技术应用过程中表现出很多不足,却难以满足当前企业对数据管理的需求。有报道称,目前国内有许多用户的备份系统没有使用起来,即使正在使用备份方案的用户中,也有相当一部分用户的数据不能完全恢复。
深究原因,除了使用繁复、可操作性差、产品功能薄弱外,单点数据管理产品所固有的低效率、局限性、架构不灵活、集成性差、不可扩展以及高昂的技术培训、支持需求和成本等更是重要因素。在这种情况下,全然不同的、更好的数据管理方法被越来越多的用户认识并接受,这就是CommVault倡导的一体化信息管理理念――利用统一的信息管理平台管理数据,执行一整套数据管理功能,管理整个企业的数据。
与竞争对手的数据管理解决方案不同,CommVault Simpana独特的“一体化”方式应用于备份、归档、复制、数据管理和搜索等模块,这些模块完全基于单一的统一代码库和通用平台而构建,通过单一控制台,各模块可以快速、轻松而且可靠地执行所有的数据管理功能,集中查看所有应用程序、平台、设备和地方的全部管理数据。
由于这些模块的许可是独立的,所以用户可以选择其中几个来满足现有需求,当新需求出现的时候,只需要激活功能模块即可迅速满足新业务需求。同时,所有模块都共享Simpana通用平台提供的像加密、报告、重复数据删除和内容索引等高级服务,突破了传统数据局限性,在各个数据管理环节优化管理,并大幅度提高数据管理效率。
可以说,一体化信息管理的出现破解了海量数据管理的难题,让企业淘汰分别用于数据保护、复制、归档和资源管理的不同产品成为可能,并且避免了管理不同基础架构引发的耗时长、成本高的难题。
作为全球领先的数据管理应用软件供应商,美国慷孚系统公司(CommVault)致力于为业界提供统一的数据管理平台。CommVault Simpana是目前业内独家真正一体化的统一管理平台,为企业处理数据保护、电子发现、恢复和信息管理需求提供了出色的解决方案,实现了优化的数据移动管理,易于扩展,能够满足不断变化的业务需求,帮助企业从容管理数据。
金融数据管理范文4
Sybase中国公司售前总监宋一平表示，Sybase Adaptive Server Enterprise（ASE） 15.0就能够满足用户高效处理混合负载的要求。如今，7年过去了，企业用户在数据管理方面又遇到了新的挑战，即大数据。Sybase ASE 还能应对自如吗？
IDC预测，每隔一年半，企业的数据量就会翻一番，而且在新增的数据中，约80%的数据是非结构化数据。无论是大型数据仓库中的历史性数据，还是交易和操作型报表系统中的业务数据，都呈现了爆炸性增长的趋势。与此同时，许多已经转向云计算的企业用户又要求对分布式的、海量的数据进行处理和分析。因此，用户对数据管理解决方案提出了更高的要求：不仅要具有更高的处理性能和安全性，而且还能降低数据管理成本，减少对存储空间的需求。
宋一平表示：“Sybase最新的ASE 15.7作为一款低成本、高效，且能处理超大数据集的关系型数据库管理系统（RDBMS），在性能、存储优化、开发效率、诊断与监测，以及安全管理等方面与ASE 15.0、ASE 15.5相比有了很大改进，完全能够满足大数据时代企业对数据库管理的要求。”
据悉，Sybase ASE 15.7具有先进的压缩功能，可以节省磁盘空间，提高并行硬件的性能和可扩展性，从而更有效地管理非结构化数据。宋一平表示：“存储领域中用到的数据压缩、重复数据删除功能，主要是针对硬件平台的，与应用无关。但是，Sybase ASE 15.7的压缩功能与应用直接相关，用户可以清楚地知道数据表中的数据类型、内容等。Sybase ASE 15.7更贴近应用，可以支持更多的数据类型和字段，并且能在查询数据的同时直接进行修改。”
对于动态 SQL 而言，降低查询延迟是十分重要的。Sybase ASE 15.7优化了查询功能，包括围绕缓存进行优化，重复利用多次查询的查询编译信息，减少在网络上发送的用来获取结果集的元数据，从而减少查询时的额外开销。
Sybase ASE 15.7性能的提升还源自它能更好地利用并行硬件的ASE内核，实现输入/输出事件处理的整合，从而减少ASE服务器内部输入/输出的额外开销。
金融数据管理范文5
【关键词】大数据金融；电子商务；小微企业融资
我们正处在大数据的时代，社交网络、搜索引擎、云计算等热点名词层出不穷，在各种创新金融产品，如阿里小贷、众筹融资、人人贷等，造成经济市场巨大变革的同时，也给金融体系的稳定性、开放性和包容性Ю闯中的冲击。小微企业是我国国民经济的重要组成部分，但由于小微企业规模小，抗风险能力弱，缺乏有效担保，使其融资难变成发展瓶颈。近年来，大数据，云计算以及电子商务等技术的发展，使电子商务大数据金融融资平台积累了大量的用户浏览数据和交易信息，通过对其分析处理，利用自身的技术优势，在金融领域开展金融业务，改变了传统金融融资模式，也为小微企业融资开拓了新途径。
1 传统金融背景下小微企业融资分析
1.1 小微企业传统融资模式
小微企业资金来源主要分为两大部分，一部分是内源融资，主要有四种方式，一是利用留存盈余供应资金，二是吸纳企业主股本或天使投资股份进行融资，三是利用票据贴现，即将未到期的应收票据出售给银行，得到贴现利息进行融资。四是利用典当资产获得短期资金进行融资。另一部分是外源融资，其中外源融资又包括间接融资和直接融资两种模式。包括银行贷款融资，通过资本市场进行融资，以私募股权的形式进行融资和利用民间借贷融资。
1.2 传统融资模式融资难的原因
据调查，在我国的小微企业有外部融资的需求时，有约31.8%首选银行贷款渠道，显示出小微企业外源融资渠道狭窄。小微企业在向银行申请贷款时会面临许多障碍，有45.8%的小微企业等待到账时间漫长，41.1%的小微企业担保或抵押物品不足。
2 电商大数据金融融资模式分析
2.1 大数据金融背景下小微企业融资的特点
2.1.1 依托电商大数据金融融资模式实现融资
资金流是传统金融的首要考虑，而信息流是电商大数据金融融资模式首要考虑的。因此，通过客户在互联网的点击和留下的行为数据，这种电商大数据金融融资模式，比传统融资模式更易接受和推广。
2.1.2 基于大数据的运用，减少信息不对称
在网络融资模式设计和产品设计上，通过对发货量、物流记录、交易金额等数据的采集，及时快速的了解了小微企业融资需求，精准的定位了信用体系，减少了信息的不对称性，实现快速放款，满足小微企业融资个性化需求。
2.1.3 良性循环机制，有序的融资生态系统
电商大数据金融融资模式平台不需借助外力与各方联接，平台自身的运行过程即可实现一方增长促进另一方持续增长，这样的一个系统是一种良性循环机制。在电商运用过程中海量客户通过点击等留下大数据，不但优化了电商大数据金融融资模式平台，而且构建了良性有序的融资生态系统，最终直接融资市场的发展加快了金融脱媒进程。
2.2 电商大数据金融融资模式下小微企业融资的优势
2.2.1 运行机制方面的优势
借助大数据对企业的运营情况和反映其发展潜力的数据收集与整理，网络平台能够更便捷地评估客户的资信、盈利状况，对贷款申请进行及时处理，在适当的时间、地点、数量有效发放，为潜在小微客户金融服务提供了更多可能。
2.2.2 风险控制方面的优势
大数据金融利用其信息技术、云计算等，在小微企业融资的风险控制方面，确保发放贷款的安全性、降低违约率；借助创立多层次的微贷风险预警和管理体系，发放贷款前、中、后部分环环相扣；依据企业在交易平台上收集的信用数据，对企业的还款能力及还款意愿有效评估，从而有效地控制了贷款风险。
3 电商大数据金融融资模式的缺陷
3.1 缺乏相应的政策法规，金融监管滞后
在法律依据和监管方面，大数据应用面对的法律法规较少，监管部门不明确，犯罪成本较低等问题。相关监管部门无法实施对网络融资模式下资金流向的实效监控，造成网络融资模式的运行处于监管空白地带，金融监管部门无法对其监管约束。
3.2 网络贷款系统不健全、融资效率低
如今开展线上融资的借贷机构，在管理，跟进方面都和线下业务较难匹配，整个线上贷款系统还不健全，针对互联网平台上融资的核心机制的实践不深入，业务人员对线上信息的辨认较为低效。大部分审核、评估、审批等步骤的操作依然放到线下进行，没有真正实现线上融资操作。
3.3 各网络融资平台的信用体系不一致
目前我国各金融机构的电子化建设各自为营，网络融资模式的运行没有统一的操作标准，信用评价标准不统一，导致与银行或者其他第三方借贷机构合作的时候，合作借贷机构考虑的重点不同，随之融资的结果也不同。小微企业在不同的网络融资平台积累的信用无法实现互联共享，加大了信用审核的人力成本，降低了网络融资效率。
4 完善大数据金融模式下小微企业融资的建议
4.1 提升自身实力，提升产品竞争力
产品是企业竞争的核心，通过产品评判小微企业的经济效益，才能提升自身的授信等级。因此，小微企业只有通过企业的产品升级和设备技术改造，提高产品质量，占领市场份额，依据市场的需求不断提升产品科技含量，加快技术升级的速度。在优秀技术及管理人才方面加大引进的力度，对自生的发明创造，及时申请专利和软件登记，保护自身的知识产权，最终大多提升自身实力，提升产品竞争力。
4.2 加强信息建设，建立现代网络体系
除了提升自身实力，提升产品竞争力外，加强信息化建设是一个重要的方面。实现数字化车间，建立现代网络体系。建立现代网络体系，按照现代化的管理，将企业财务、人事、生产、市场等管理信息纳入企业的网络平台，这样就可以提高企业财务报表的可信度和真实性，争取赢得外界资金供应方的信任。
4.3 电商大数据平台不断优化服务
电商平台应不断加强金融产品设计创新和服务流程优化。可通过云计算和大数据等技术对小微企业的融资需求进一步研究，从操作流程、客户资格、还贷期限、还贷方式、还贷利率等方面设计更有效的方案，从而供给更针对化，个性化的融资产品，加深客户黏性及满意度，争取长久发展。
通过比较电商大数据金融融资模式与传统金融融资模式的优劣势，只要小微企业提升自身实力，提升产品竞争力，加强信息建设，建立现代企业制度。同时电商平台以高质量的数据为保证，建立专业化的大数据金融资产管理部门，将网络金融行业内的数据作为企业的战略资产来加强管理，制定数据管理的具体业务流程和业务标准，以制度化策略来提升数据管理质量，控制金融大数据管理风险，严控其金融企业的大数据核心资产外泄风险，促进平台核心竞争力提升。小微企业电商大数据金融融资模式将会得到快速发展。
【参考文献】
[1]王珂.基于互联网大数据平台的小微企业融资模式研究[D].长安大学，2014.
金融数据管理范文6
内容即是非结构化数据，包括单证、合同、影像、票据、书籍等。在沈阳这个东北老工业基地，IBM ECM巡展沈阳站进一步解读了ECM的内涵和外延，并结合多个行业，展示了ECM行业解决方案的成效。
ECM新变化
“我进入IBM 15年，负责ECM产品线两年半，最近的新动态和新变化很值得分享。”顾世山这个老IBM人正在为ECM领域的发展形势欢欣鼓舞，“非结构化数据管理的理念已经广为接受了。”
不可否认，国际咨询机构是对业内动态最为敏感的那一群人，而大型企业是业内新趋势最愿意影响的受众。顾世山说，“越来越多的国际咨询机构主动与IBM探讨合作实施企业级非结构化数据管理解决方案的可能，越来越多的中国大型企业开始思考如何在企业运营中应用非结构化数据管理。”与此同时，ECM行业用户也在向政府机构、文化市场（如博物馆、印刷出版、动漫）等行业渗透，而不局限于传统意义上的银行、证券、保险、制造等数据密集型行业。
云计算、BPO（业务流程优化）、大数据等最热词汇通过运营中心的模式将ECM又推向了一个新阶段——处理与非结构化数据相关的流程，挖掘价值，并通过细分化和专业化精准地解决客户所碰到的具体问题。
顾世山说：“胡子眉毛一把抓已是过去时了，交易领域里的信贷款申请、法规遵从、互联网和企业网内海量信息管理等都要求我们不断将非结构化数据市场细分。”
要实现智慧城市、智慧商务、社交商务，已经离不开非结构化数据的管理。顾世山强调道：“智慧城市中政府、公安、消防、民政等多个部门的协同运营，智慧商务中的销售、市场推广、服务、市场分析四个环节都与非结构化数据密切相关，如产品信息管理、合同生命周期管理。”
为行业提供应用模板
IT架构从下至上依次为架构层、平台层、应用层。考虑到平台层会提供企业级的公共服务，而不会单独服务于某个应用，IBM在这一层上下足了功夫——在平台和应用之间把知识密集型企业的文档管理抽取出来，形成行业模板，为应用开发提供加速器。针对资产密集型企业，IBM中国实验室开发出DMCC（Document Management Collaboration & Compliance）文档管理工具，其中“Collaboration（协同）指的是文档在企业内部流转起来，Compliance（合规）指的是一个文档该什么人看、该保存多久、该什么时候毁掉等规范必须遵从”。
