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银行数据治理要怎么做?
20211224|文章来源:-

袋鼠云隶属于杭州玳数科技有限公司,成立于2015年11月。公司以云原生一站式数据中台PaaS“数栈DTinsight”产品为核心,数据中台助力银行数据治理、数据可视化服务、数据化运维解决方案等系列矩阵全方位帮助客户建设数字化基础设施,实现数字化转型。

1.制定数据战略,做好顶层数据规划

数据战略是制定企业数据资产管理的总体目标和发展路线图,指导企业在各阶段根据路线图中的工作重点开展数据治理和运营工作。商业银行需要通过内外部环境的分析,并在自身业务特点基础上来制定数据战略。

2.逐步建立数据治理架构,明确归口部门

数据治理是企业战略,是一项全行性的系统性工作,有效的组织架构是数据治理的基础,因此我们可以从以下3个方面来进行:

(1)建立数据治理委员会

建立由高级管理层和各相关部门组成的数据治理委员会,统一领导数据治理工作,负责制定全行的数据治理战略,科学规划数据治理发展路线和实施计划。建立由高级管理层和各相关部门组成的数据治理委员会,统一领导数据治理工作,负责制定全行的数据治理战略,科学规划数据治理发展路线和实施计划。

(2)明确数据治理的归口部门

因为多数银行的数据归属不同的部门,容易出现职责分散、权责不明,归口管理部门的确定有利于进行数据的统一管理,制定科学有效的数据管理制度,保障数据治理工作有效推进。

(3)构建数据管理的组织架构

银行需要按照自身的业务特色和组织结构,来构建数据管理的组织架构。这其中有各部门只负责本部门业务领域数据管理的分散模式,也有统一由归口管理部门进行管理的集中模式。具体选择何种方式,主要取决于数据治理归口管理部门的人力投入与专业能力,例如组织的沟通、业务的理解和技术开发的能力等。

 

3.制定统一、明确的数据标准,提升数据质量

商业银行顶层设计的落地与实现,需要建章立制来开展:

首先,需要形成从章程、专项管理办法到工作细则三个梯次的制度层级,合理地制定数据治理的具体领域和目标,明确需要遵循的原则,需完成的任务、采取的步骤和具体措施等;

然后,归口管理部门发挥牵头作用,推动和监督流程执行,为数据标准制定工作,提供人力、技术、资金等关键资源,并获得管理层的行政支持和充分授权,通过激励和问责考核体系,推进数据标准工作的制定与执行落地;

4.多层次多途径推动数据标准落地

数据标准的制定和落地是数据质量提升最关键的前提,主要可以从以下5个方面来进行:

(1)厘清相关方职责

需要厘清数据标准编制、维护、落地过程中的相关方职责,比如:

数据治理归口管理部门负责建立企业级数据标准化规划,统筹数据标准新增、维护、停用需求,牵头建立数据标准管理工具(如数据管控系统),组织开展数据标准相关培训;

数据标准业务责任部门负责编制、维护与解释归属于本部门的数据标准。系统建设/报表开发需求部门负责在系统建设或报表开发的业务需求提出过程中,明确数据标准执行要求;

科技部门负责应用数据标准规范系统建设与改造流程,确保数据标准被有效执行。

 

(2)建立数据标准管理工具

数据标准管理工作繁杂,需要借助有力的工具支撑,把数据标准管理流程嵌入日常工作流程中,加强数据标准落地流程管控。

(3)数据标准闭环管理

建立有“生命力”的数据标准,定期评估数据标准的适用性。如数据标准是否可以覆盖外部监管要求,数据标准是否可以有效满足国际、国家、行业标准及业务需求,数据标准的系统应用情况,数据标准是否有对应的业务责任部门等。

(4)做好落地效果评价

持续收集数据标准实施落地后产生的问题并进行应对,以元数据管理为基础,核对数据与标准的映射情况,定期评估数据标准的落地效果。

银行未来的发展方向,一是面向提升客户服务,除了线上化能力,更关注用数字技术打造智能化、个性化服务能力;二是围绕数据驱动的技术,包括数据智能分析与应用,也包括跨领域的数据融合分析;三是网络安全领域,支持未来分布式的服务和运营管控的需要。

 

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