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银行数据治理和管理有哪些问题?
20211213|文章来源:-

银行信息化发展的重要基础就是各类数据和信息的整合利用,在未来一定时期内,银行数据作用将更为凸显。我国银行业已越过数据打击中的信息整合初期阶段,后续银行将会深入进行数据整合,基于同一的数据标准和数据模型,加强数据管控和治理,深入对银行数据信息进行挖掘、分析、处理和快速利用,充分发挥数据仓库等系统在加强客户和市场分析能力,提升银行数据管理决策水平,提高银行核心竞争力等业务领域的推动作用。

特别是随着银行与互联网、合作方等相关领域的合作日趋密切,各类数据也以几何级数增长方式二迅速膨胀。当前,我国大型商业银行的数量已达到TB甚至PB以上级别,并且非结构化数量也在快速膨胀。IDC(互联网中心)认为我国金融业正在步入大数据时代的初级阶段 ,并呈现快速发展的势头。数据爆炸性地增长,对银行进行数据分析和处理,以及源源不断的产品和业务创新等都带来了极大的挑战。未来银行将会是一个及数据分析、数据解读为一体的数据大行。因此我们必须了解什么是数据,什么是银行数据,银行数据到底有什么样的作用和存在哪些不足。

银行数据管理问题
目前,我国商业银行正处于战略转型的关键时期,银行需要探寻新的发展模式,逐步实现从“银行信息化”向“信息化银行”的转变,银行业务的电子化等都离不开“数据”。

从国外的ING Direct、Zest Finance到我国的蚂蚁金服、前海微众、百度金融等企业对数据的应用,正深刻的改变着当前的金融生态和金融格局。

正是在这种内部变更需求和外部竞争压力的双重驱动下,大型商业银行、城市商业银行以及农村商业银行纷纷借助IT信息系统推动数据治理体系的建设,提升企业数据质量。虽然已经有了一定的数据治理成果,但是从整体上看,我国商业银行的数据管理仍存在很多问题:

1、数据多头管理,缺少专门对数据进行监督和控制的组织

多数商业的系统建设和管理职能分散在各个不同的部门,致使出现数据管理职责分散、权责不明确的情况。由于各个部门关注数据的角度不尽相同,因此缺少一个租住从全局视角对数据进行管理,导致无法建立一个统一的数据管理规程与标准等,相应的数据管理监督也就无法得到落实,并且由于数据考核体系不完善,导致数据管理标准和规程无法有效执行。

2、数据不够完整,具有一定片面性

尽管银行进过多年的信息系统建设累积了海量数据,但是受业务场景、技术水平及组织管理的限制,银行数据仍有一定的片面性:

1)银行数据是客户想要展现的数据,而不一定是全部的数据,是有附加条件的、具有一定片面性的。如银行贷款、信用卡审批等

2)未形成全面有效的数据模型管理,导致系统设计过程缺乏前瞻性。如表结构设计不灵活,信息字段丢失等

3)银行数据采集缺少沟通与协作。银行数据收集工作并非某个部门的少数人员能妥善完成,而需要各部门、各层级相互支持与协作。

4)外部数据获取不足。当前银行存储的数据主要是有银行系统自身产生的,银行外部数据相对缺乏,导致客户数据不完整,不能全视角去衡量客户特征。

3、银行数据不一致,缺乏统一标准

实际工作中经常会遇到这样的现象:不同部门的领导做工作汇报时,同一只表的数据相去甚远,甚至截然相反,到底哪个数据准确?无从确认。

4、银行数据分布零散,部署和同步原则需要进一步完善

由于专业化管理的需要,商业银行具有位数众多的应用系统,每个应用系统都存储有不同的业务数据,银行数据分散在不同的应用系统中。源数据(主数据)分布原则不够完善,导致难以及时、准确地提供完整、可靠和一起的企业级信息,是数据大集中后我国银行普遍的行业问题。

5、数据共享与整合程度不足

面对日益庞大的数据量,如果缺乏有效的数据共享方法,系统之间势必造成一个个的“信息孤岛”,因而数据无法得到充分利用。只有通过有效的数据交换共享机制,对共享信息进行科学的管理与合理的利用,才能为客户服务、统计分析等提供有效的整合数据。

6、数据正确性有待提升

数据正确性是银行数据分析结论有效性和准确性的基础,也是数据可靠性的重要前提和保证。数据正确性存在问题是一种信息失真的表现,它的产生是多方面因素综合作用的结果。

7、缺乏数据生命周期管理

随着信息科技系统的运行和时间的积累,数据不断增长,规模越来越大,部分数据对业务处理及系统当前、将来 的运行、监控、经营分析等所起的作用会越来越小,如果仍然保留在系统内,反而会徒增数据库压力,增加系统性能开销,降低访问效率,使系统反应变慢。

8、数据挖局与应用力度不足

数据来源和分散冗余,数据的产生、补货、整合、存储、访问等缺乏完善的系统支撑和技术手段等,使得难以深入瓦解埋藏于数据深处的规律和趋势,无法实现数据价值的最大化。

9、数据安全管理亟待加强

近年来,各国银行信息安全事件频发,金融机构在个人信息数据安全保护方面亟待加强。

  

 

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