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：205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
-
-
您不应该进行数据治理的3个理由
今天有很多关于数据治理的讨论。但令人惊讶的是，今天“进行数据治理”的组织数量并不高。在我看来，数据治理是现代数据驱动型企业的必备条件。但……查看详情发布时间：2018.12.13来源：数据治理浏览量：162次
-
定义DG：数据治理可以为您做什么？
由于数据驱动的业务，数据治理（DG）变得越来越普遍，但是对于许多组织来说，定义DG并进行合理的实践仍然很困难。……查看详情发布时间：2019.01.21来源：亿信华辰浏览量：260次
-
大数据环境下数据质量管理面临的挑战
随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术……查看详情发布时间：2019.12.27来源：CSDN浏览量：229次
-
什么是数据治理以及数据治理架构
数据治理(DataGovernance)，是企业数据治理部门发起并推行的，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的……查看详情发布时间：2018.12.06来源：数据治理浏览量：321次
-
数据治理系列5：浅谈数据质量管理
数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一……查看详情发布时间：2019.12.06来源：CSDN浏览量：224次
-
主数据管理第二步——体系构建
“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”然而主数据管理工作该怎么做？流程是怎样的？责任如何落实？……这些问题无不与主数据管理体系的构建有着密……查看详情发布时间：2019.10.24来源：亿信华辰浏览量：252次
-
数据治理的核心价值是什么
数据治理工作的初心与核心目标是解决数据价值路上的这些拦路虎，这是数据治理工作的挑战所在，也是价值所在。……查看详情发布时间：2021.04.02来源：数据治理研究院浏览量：227次
-
数据建模在数据治理中的作用
在过去的9个月里，erwin建模团队一直在忙着从山顶呼喊我们进入数据治理领域。2015年4月，我们发布了新版的建模门户网站erwin®W……查看详情发布时间：2019.02.19来源：亿信华辰浏览量：226次
-
相关主题