立即扫码
享受一对一服务
多措并举提升银行业数据治理能力
发布时间：2019.11.29来源：知乎浏览量：202次标签：数据治理
数据治理是银行业高质量发展的必由之路，当前银行业的数字化转型面临一些挑战和不足，要从建立数据治理架构、统一数据标准、加强数据分析应用等方面提升银行业数据治理能力。
银行业属于典型的数据驱动行业。经过多年积累，银行业金融机构积累了大量客户数据、交易数据、外部数据等。提高数据管理与治理能力、构建数字化经营能力，对提高银行经营质效，增强市场竞争力具有重要意义。
在向着数字化快速转型的同时，银行业数据治理还面临着一些挑战和不足，包括数据整合度不高、数据标准度不高、数据应用难、数据治理人才储备不足等。
“银行内部数据虽多，涉及各个业务条线、各个部门，但数据分布零散化，搜集整合存在错配，未能实现大数据集中化管理，也缺乏对数据全口径和全生命周期性的管理。同时银行内部缺乏统一的数据标准或统计标准，数据的真实性、准确性、连续性等难以保证，数据质量参差不齐。”潘光伟说。
数据应用方面，他表示，数据管理部门与银行业务部门之间未能形成良好协同，内部数据的碎片化，数据挖掘与数据应用力度不足，而与外部数据的隔离造成的数据孤岛效应，导致银行数字化转型阻力重重。
建议，银行业金融机构应以问题为导向，多措并举提升数据治理能力，包括逐步建立数据治理架构；制定统一的数据标准，提升数据质量；弥合外部数据鸿沟，建立数据交互机制；加强数据分析应用，发挥数据内在价值；加强合规意识，完善客户个人隐私保护机制等。
“下一步，中银协将加强银行业数据标准化和治理工作，研究数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准，形成银行业大数据治理的良好生态。
银行业属于典型的数据驱动行业。经过多年积累，银行业金融机构积累了大量客户数据、交易数据、外部数据等。提高数据管理与治理能力、构建数字化经营能力，对提高银行经营质效，增强市场竞争力具有重要意义。
在向着数字化快速转型的同时，银行业数据治理还面临着一些挑战和不足，包括数据整合度不高、数据标准度不高、数据应用难、数据治理人才储备不足等。
“银行内部数据虽多，涉及各个业务条线、各个部门，但数据分布零散化，搜集整合存在错配，未能实现大数据集中化管理，也缺乏对数据全口径和全生命周期性的管理。同时银行内部缺乏统一的数据标准或统计标准，数据的真实性、准确性、连续性等难以保证，数据质量参差不齐。”潘光伟说。
数据应用方面，他表示，数据管理部门与银行业务部门之间未能形成良好协同，内部数据的碎片化，数据挖掘与数据应用力度不足，而与外部数据的隔离造成的数据孤岛效应，导致银行数字化转型阻力重重。
建议，银行业金融机构应以问题为导向，多措并举提升数据治理能力，包括逐步建立数据治理架构；制定统一的数据标准，提升数据质量；弥合外部数据鸿沟，建立数据交互机制；加强数据分析应用，发挥数据内在价值；加强合规意识，完善客户个人隐私保护机制等。
“下一步，中银协将加强银行业数据标准化和治理工作，研究数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准，形成银行业大数据治理的良好生态。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
立即免费申请产品试用
免费试用
相关文章推荐
-
各行业企业数据管理遇到的挑战
目前业界并没有对其概念的统一标准定义，我们可以这么认为，数据治理从本质上看就是对一个机构（企业或政府部门）的数据从收集融合到分析管理和利……查看详情发布时间：2020.03.26来源：知乎浏览量：158次
-
为您的数据治理策略选择一个更聪明的比喻
组织希望“数据驱动”，其要点是他们希望人们使用数据来做出决策。领导们知道太多的人组成的东西。每一……查看详情发布时间：2019.01.14来源：亿信华辰浏览量：192次
-
数据治理和流分析的关系
借助流分析，可以通过智能数据模型和算法快速处理传入数据，以致在许多情况下，流数据没有机会被存储。与传统的分析过程相比，这是一个重要的变化……查看详情发布时间：2021.04.23来源：亿信数据治理知识库浏览量：188次
-
数据治理能力正在成为互联网+时代城市竞争新优势
新型智慧城市的四个新视角解读 城市服务要以人为中心，但是城市的服务不但以人为中心，还是要做到数据，由于数据为核心，没有好的数据，就没有……查看详情发布时间：2019.01.08来源：亿信华辰浏览量：193次
-
-
大数据必备知识：数据的分类方式
数据分类在收集、处理和应用数据过程中非常重要。数据的分类方式很多，每种方式都有特别的作用。数据工作中不同角色往往需要理解和掌握不同的分类……查看详情发布时间：2019.03.12来源：亿信华辰浏览量：208次
-
强大的数据治理是机器学习成功的关键
人工智能和机器学习这两个术语通常被视为同一枚硬币的两面。尽管如此，虽然ML算法增强了AI功能，并使它们能够进行更多的尖端和智能计算，但还……查看详情发布时间：2019.01.17来源：数据治理浏览量：196次
-
数据整理——大数据治理的关键技术
数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面，如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从数据……查看详情发布时间：2019.11.21来源：CSDN浏览量：283次
-
使用知识图技术实现数据治理2.0
当您使用Google，从Netflix挑选电影，与Siri或Alexa交谈，或在Facebook上寻找您的侄子时，您将从知识图谱技术中受……查看详情发布时间：2019.02.21来源：亿信华辰浏览量：197次
-
企业数据治理的九大要素
元数据管理致力于处理技术元数据、业务元数据、管理元数据，通过丰富的元数据分析和检核，帮助各行各业用户获得更多的数据洞察力，进而挖掘出隐藏……查看详情发布时间：2020.07.10来源：知乎浏览量：299次
相关主题