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：222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：506次
-
2021公安数据治理的目标
公安数据治理的目标是实现全局数据资源的有效整合，有效解决公安力量分散、资源分割、信息孤岛、运行封闭等问题，最终打破部门壁垒和警种壁垒。……查看详情发布时间：2021.04.29来源：亿信数据治理知识库浏览量：414次
-
企业数据治理需要的能力
数据治理必然带来新的标准的确立和旧系统的改造，是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程设计大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调，同时也……查看详情发布时间：2021.09.06来源：亿信华辰浏览量：216次
-
-
创新基础：智能数据治理是一项团队运动
对于任何希望创新其战略以提高运营效率，提高质量，优化人口健康管理或推动精准医疗的卫生系统而言，数据治理是必不可少的必备措施之一。……查看详情发布时间：2018.11.26来源：数据治理浏览量：209次
-
国内数据治理有何新动向？
大数据时代，大数据技术在飞速的发展，逐渐的，大数据融入了各行各业，并且深受各大企业的喜欢，为了让各个企业的数据资产得到充分的利用，数据治……查看详情发布时间：2019.09.23来源：知乎浏览量：235次
-
数据治理的方法论是什么？
一套科学、完整的实施方法论，可以为用户建立一套适应用户业务需求，并且操作性强的主数据管理体系。遵循该方法路线进行数据治理工作可以大大缩减……查看详情发布时间：2019.06.14来源：欣思博述数字化浏览量：170次
-
如何选择数据治理工具
有许多场景需要数据治理工具。在严格的行业法规下运营，利用分析软件和/或定期整合关键主题领域的数据的企业将发现自己正在寻找数据治理工具来帮……查看详情发布时间：2019.07.04来源：知乎浏览量：180次
-
当下企业数据治理有哪些重要性？
随着大数据相关技术的不断成熟，数据作为一种资产，得到了越来越多企业机构的重视，为了能够有效的利用数据资产，数据治理成了当下政府和企业重点……查看详情发布时间：2019.07.18来源：知乎浏览量：151次
-
企业如何提升数据质量？
在这个大数据时代，数据资产逐渐成了构成成企业核心竞争力的关键要素，然后，大数据的应用必须建立在高质量的数据上才有意义，因此提供数据质量是……查看详情发布时间：2019.07.26来源：知乎浏览量：158次
相关主题