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：593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
预约演示
相关文章推荐
-
银行金融机构如何做好数据治理
数据治理是用于描述给定组织中数据的所有过程和管理的术语，包括所述数据的质量，保护和使用。由于所持数据的性质，金融服务公司可能特别需要治理……查看详情发布时间：2019.08.16来源：知乎浏览量：422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：514次
-
如何确定数据治理工具与数据中心及信息系统的关系
通过实施数据治理工具，可以让数据质量变得更好，发掘数据资产的商业价值，实现如下目标：对业务的支撑；降低经营风险、安全保障；对决策进行支持……查看详情发布时间：2021.04.30来源：亿信数据治理知识库浏览量：855次
-
医疗保健中数据治理的7个基本实践
数据现在是任何组织中最有价值的资产之一，尤其是医疗保健，因为我们正在转向更具分析性的行业。数据现在是任何组织中最持久的资产，超过设施，设……查看详情发布时间：2018.11.16来源：戴尔桑德斯浏览量：369次
-
亿信华辰亮相2018智慧校园广州论坛 共探教育数据治理
近20位行业大咖和领导，来自全国451所学校的1386位教育信息化专家、院校领导及企业负责人参与了此次大会，针对服务治理、数据治理、高等……查看详情发布时间：2018.10.15来源：亿信华辰浏览量：610次
-
业务词汇表和元数据：数据治理和词汇表准备
如果您能说出数据治理计划的目标并拥有赞助组织，那么您可能已经准备好了 在回答How，When和Where问题之前，您需要回答Why，Wh……查看详情发布时间：2019.01.22来源：亿信华辰浏览量：448次
-
一套完事数据治理平台解决你数据太多、太乱、太杂的问题
智能是基于数据的，而数据又是基于大量人工与工程努力的，所以人工智能还有相当一部分「人工」。数据收集需要人工确定数据源，或者手动写爬虫；数……查看详情发布时间：2019.10.25来源：知乎浏览量：653次
-
-
云，基础设施现代化和数据治理定义了2019年的IT成功
随着新兴数据技术的优先事项和采用不断升级，IT正在发生变化，挑战也在不断增加。……查看详情发布时间：2019.03.25来源：亿信华辰浏览量：391次
-
为什么数据治理很重要
尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了，只有48%的企业拥有明确的规划或计划，但这并不影响数据治理的重要性，它聚焦于三个关键因素……查看详情发布时间：2020.07.10来源：CSDN浏览量：491次
相关主题