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：338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
-
数据治理框架：它是什么，我已经拥有它？
由于第一个人在第一台计算机上打开了电源开关，IT和业务部门已决定如何处理由技术使用和创建的数据。虽然您不再提交穿孔卡或存档磁带（可能），……查看详情发布时间：2018.12.27来源：数据治理浏览量：350次
-
数据治理最佳实践利用大数据
大数据时代的新兴技术，如人工智能和物联网，意味着有更多的数据可以从中受益，并且数据治理策略可以管理和保护。……查看详情发布时间：2019.06.28来源：知乎浏览量：313次
-
用数据治理来拯救当今的大数据应用
当今社会，大数据的应用越来越广泛，企业和大数据的结合也越来越紧密。数据，俨然已成企业的重要资产之一。但是，大数据却并不是那么好管理，数据……查看详情发布时间：2019.08.15来源：知乎浏览量：227次
-
2020年数据治理研究报告
2020年5月发布的《中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中提出，要加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单……查看详情发布时间：2021.02.27来源：知乎浏览量：204次
-
为什么数据成为新的生产要素,怎么理解
在经济学中，生产要素又称为生产输入，是人们用来生产商品和劳务所必备的基本资源，主要包括土地、劳动、资本、企业家才能和数据。生产要素促进生……查看详情发布时间：2020.11.25来源：知乎浏览量：514次
-
数据质量衡量标准有几个属性
数据分析和数据挖掘都离不开数据的质量，做过数据产品的人都知道，质量高的数据对于产品的意义有多大，如果说数据是不具备完整性、规范性以及一致……查看详情发布时间：2022.03.28来源：小亿浏览量：585次
-
-
数据质量问题的影响因素
数据质量反映的是数据的“适用性（fitness for use）”，即数据满足使用需要的合适程度。数据质量通过完整性、一致性、准确性、及……查看详情发布时间：2020.04.09来源：百度浏览量：745次
-
-
大数据是如何被采集及应用的
尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧，但很多人都还不知道什么是大数据，更不知道大数据有什么用。这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了……查看详情发布时间：2019.01.11来源：亿信华辰浏览量：225次
相关主题