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：51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
-
大数据时代如何做好数据治理
企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖……查看详情发布时间：2018.12.10来源：数据治理浏览量：42次
-
治理，管理和质量角色和责任
最好的数据治理计划通过减少模糊性，建立明确的问责制以及向所有数据利益相关者传播与数据相关的信息，积极主动地在数据相关问题开始之前采取措施……查看详情发布时间：2019.03.18来源：亿信华辰浏览量：61次
-
-
-
如何保证数据质量？针对性业务方面的数据质量如何提升
平时企业都会处理数据质量的问题，越来越能够懂得数据库整套系统的运行模式和模型概念，深深觉得数据挖掘的本质其实不仅仅是从海量的数据中发现有……查看详情发布时间：2019.11.15来源：知乎浏览量：50次
-
如何数据标准应对这些难题
应对数据标准这些难题，最经济、最理想的模式当然是：做大数据建设，首先做标准，再做大数据平台，数据仓库等。但一般的不大可能有这样的认识，很……查看详情发布时间：2020.11.13来源：知乎浏览量：52次
-
数据治理和数据发现：实现数据监管实施
企业不断努力利用数据驱动的洞察力或竞争情报，发展组织“数据文化”的概念将获得突出地位。数据和数据分析将继续在未来的全球业务中发挥关键作用……查看详情发布时间：2019.09.20来源：知乎浏览量：56次
-
数据资产管理催动数据价值加快释放
12月10日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会联合举办的“2019数据资产管理大会”在京召开。多位大数据行业专家……查看详情发布时间：2020.03.26来源：知乎浏览量：52次
-
做好数据标准管理对企业来说有什么意义？
数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之……查看详情发布时间：2020.05.08来源：知乎浏览量：29次
-
数据治理是建设数据中台的核心数据价值的释放之匙
随着数据价值的日益突显，越来越多的企业开始进行数字战略转型，有的通过数据平台过渡到数据中台，有的直接建设数据中台。……查看详情发布时间：2020.06.23来源：知乎浏览量：35次
相关主题