银行数据治理-数据治理是银行业面对的一个崭新课题

发布时间:2018.11.29来源:数据治理浏览量:207次标签:数据治理

本书是“银行业信息化丛书”之一,数据治理是银行业面对的一个崭新课题,本书从银行业数据基本概况、数据治理现状,以及银行业数据治理体系、数据架构、数据标准——元数据管理、数据安全、银行业数据质量管理体系等方面入手,深入分析了银行业如何构建一个适合的管理体系,使数据采集与管理、数据标准与清洗、数据挖掘与应用顺畅实现,从而提升数据价值,创造更大的价值,并对大数据时代下的数据治理和挑战进行了探讨。 


全球已进入信息高速发展的时代,信息化是当今世界发展的根本趋势,是推动经济社会变革的重要力量。我国在2006年发布了《2006—2020年国家信息化发展战略》,对我国的信息化发展进行了战略指导。

 
为贯彻国家信息化发展战略要求,推进落实银行业信息化战略,在银行业信息科技风险管理高层指导委员会指导下,我们着手编写“银行业信息化丛书”,深度挖掘、研究、总结、提炼和传播国内外信息化最佳实践、宝贵经验和最新成果,内容涵盖了银行业信息科技治理与管理、信息系统开发与应用创新、信息安全、基础设施与运行维护、信息科技监管等主要领域,将为银行业信息科技人才培养提供基础性、前瞻性、实用性的知识和信息。《银行数据治理》的核心是阐述如何对银行数据进行全面管理,创造价值,为银行业务发展提供全面、高效的数据支撑。 


商业银行在业务开展过程中积累了海量的数据,如客户数据、业务交易数据、内部管理数据、外部数据、系统日志等。这些数据是银行最为重要的资产之一,是银行支持精细化管理、实现差异化服务、提升风险分析能力的基础。然而,海量的数据不仅意味着海量的机遇,也意味着无限的风险。目前,我国商业银行普遍面临着数据质量不高、数据支持决策能力不足等问题,导致数据远未发挥其应有的价值,并已经成为银行提高自身竞争力的巨大障碍,主要表现为:缺乏整体数据治理战略和文化、数据治理管理流程和职责划分不清、数据标准不统一、数据质量不高、缺乏配套的技术和系统支撑等。 


如何开展数据治理,实现数据对业务的价值创造,是银行信息化建设中要破解的一道难题。《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》指出:“商业银行要重点加强对数据治理的制度建设和流程建设,建立和完善数据治理制度体系,规范工作流程,理顺内部协作关系,提升数据质量和数据应用水平,提高数据价值创造能力。”数据治理需要一个完整的治理体系,并从战略、机制、领域、技术等方面予以支撑。

 
在信息化快速发展的今天,银行的发展要靠数据,数据要靠治理,治理需出成果,成果需要在实际应用中体现,而应用应与银行的整体发展战略契合,总结起来即为“银行靠数据、数据靠治理、治理出成果、成果靠应用、应用看前景”。 


本书通过阐述数据治理的概念和范围,回顾我国银行业数据治理历程,结合分析各商业银行当前面临数据治理现状,全面阐述了商业银行数据治理体系,提出以战略、机制、领域、技术为支撑的从上至下指导、从下而上推进的实施原则,着重阐述建立多层次、多维度、多视角的全方位商业银行数据治理体系框架,包括但不限于:以企业战略对数据治理的目标及规划为指导,以配套的数据治理流程为推力,涵盖完整的数据治理领域,积极利用系统和技术手段保障数据治理的有效开展与落实。 


全书共有13个章节,总体内容结构如下:
第1章:银行的数据。阐述什么是数据以及数据对银行的作用,还介绍了银行的数据包括什么、有什么特点、管理上存在什么不足,从而使读者对银行的数据有一个大概的了解。
第2章:银行数据治理概述。阐述银行数据治理的背景、目标及价值,从数据治理的发展和现状出发,思考如何对银行的数据进行治理。
第3章:银行数据治理保障机制。介绍确保银行数据治理工作能够得到有效落实的保障措施,包括战略层面、组织机构、制度章程、支撑系统等各个方面。
第4章至第12章,具体介绍了银行数据治理各个核心领域(包括数据模型、元数据管理、数据标准、数据质量管理、数据生命周期管理、数据分布与存储、数据交换、数据安全、数据服务)目前存在的问题、治理难点、应对措施,使读者了解到每个领域的数据治理应该涉及什么样的工作、应该注意哪些细节,从而为实际的数据治理实施提供具体的指导方法。
第13章:数据治理展望。数据治理的成效要靠数据发挥的价值来体现。本章介绍了在大数据时代如何进一步加强数据治理、如何有效地利用数据,并以大数据在金融界的实际应用案例生动地说明了只有高质量的数据才能发挥数据的最大价值。
本书在编写过程中得到了银监会各级领导的大力指导,得到了银行业同行的有力支持,编写组所有人员也付出了辛勤汗水,在此对所有编写与指导人员表示衷心的感谢,包括中国工商银行的张艳、张颖、罗毅、李伟良、王涛、李甲长、王鹏、乔敏、杨明伟、肖睿、郭斯、巩垒、王超、袁如怡、高继荣,中国银行的张建游、王玮、曾玉、武晓利、刘晓波,中国邮政储蓄银行的汪航、呙亚南、张放、朱昌堆、陈元星,大连银行的石立军、于琦等。 

(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
  • 数据治理要“三化”

    数据治理要“三化”

    “数据是新的‘石油’。在智能化、数字化大潮下,只有对大数据进行有效、高质量治理,才能将数据“原油”转变为有价值有质量的数据“石油”,从而……查看详情

    发布时间:2019.11.29来源:知乎浏览量:146次

  • 数据交换平台是数据中心与其它应用系统沟通的桥梁

    数据交换平台是数据中心与其它应用系统沟通的桥梁

    数据交换平台是数据中心与其它应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的枢纽站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按……查看详情

    发布时间:2020.08.10来源:知乎浏览量:125次

  • 企业数据治理的十个最佳实践

    企业数据治理的十个最佳实践

    任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据,其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有:数据不一致、数据重复、……查看详情

    发布时间:2020.07.02来源:知乎浏览量:531次

  • 可靠的数据治理策略对组织的重要性

    可靠的数据治理策略对组织的重要性

    数据管理已从仅由IT部门访问的集中数据发展为存储在数据仓库中的大量数据。输入数据治理。……查看详情

    发布时间:2019.01.16来源:亿信华辰浏览量:162次

  • 国内数据治理系统全面介绍

    国内数据治理系统全面介绍

    随着大数据技术的飞速发展,大数据已经融入到了各行各业,为了能让各企业的数据资产得到充分的利用,数据治理非常重要,如今数据治理已经逐渐成为……查看详情

    发布时间:2019.09.19来源:知乎浏览量:248次

  • 数据治理是建设数据中台的核心数据价值的释放之匙

    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:153次

  • 如何避免先污染后治理,浅谈数据标准管理的应用

    如何避免先污染后治理,浅谈数据标准管理的应用

    数据质量的提升作为数据治理环节中非常重要的一环,我们的确需要重视,但是我们知其然,还要知其所以然,从数据质量问题出发,我们还得知道到底为……查看详情

    发布时间:2019.12.13来源:亿信华辰浏览量:141次

  • 用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    技术类标准用于指导金融行业开展大数据基础平台建设。大数据技术本身涉及内容广泛,既包含大数据平台本身的基础软件和各类功能组件,又包括基于业……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:217次

  • 数据科学趋势在2019年

    数据科学趋势在2019年

    在谈到2019年要关注的主要数据科学趋势时,Kaggle的联合创始人兼首席执行官Anthony Goldbloom 预测,很快数据中心将……查看详情

    发布时间:2019.01.04来源:数据治理浏览量:111次

  • 主数据管理第一步——识别主数据

    主数据管理第一步——识别主数据

    主数据管理的目的就是为了确保企业核心数据的准确性、一致性、稳定性,打破数据孤岛,帮助企业高效运转。然而在茫茫数据大海中识别出主数据是一项……查看详情

    发布时间:2019.10.24来源:亿信华辰浏览量:190次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议