立即扫码
享受一对一服务
金融行业数据治理的问题与对策
发布时间：2019.10.16来源：知乎浏览量：228次标签：数据治理
目前金融行业数据治理的问题所遇到的问题
（1）缺少数据治理企业文化
银行数据治理工作不是个别部门或少数人员能够妥善完成的，而是需要各部门之间、各层级之间的相互支持与协作，尤其需要加强科技部门与业务部门之间的合作。因此，在数据资产被高度认可的今天，数据治理不仅需要作为银行的一项职能工作在企业内贯彻执行，而应该建立一种以数据资产为导向的企业文化，将数据治理与信息科技治理、公司治理有机地结合起来。
（2）基础数据质量的改进刻不容缓
数据质量的改进是一项长期的任务，需要从文化、组织、制度、流程和质量检查管理工具等多个层面持续改进，并依靠数据认责机制，确保数据质量问题能够得以快速有效的解决；数据不一致需要通过推进数据标准化进行系统问协调，也需要建设统一的可信数据源。
（3）没有完善的组织和制度，缺乏有效的管理机制
目前使用数据的部门由于具有明确的、迫切的数据需求，同时面临着内外部的多种压力，成为处理问题的主要推动者，没有一个统一的数据管理部门，当问题涉及跨系统、跨条线时，沟通成本较高、协调难度也较大，问题难以得到彻底解决。
健全的数据治理组织机制是全面开展数据治理工作的基础。由专业的业务和技术人员组成的数据治理组织将承担数据管理者的职责，负责落实全行数据治理的工作，同时建立决策、沟通、监控、考核的机制，创造全行数据治理文化，有效地解决银行数据的责、权、利的问题。
（4）缺乏完善的系统支撑和技术手段
银行系统数据量庞大，如果数据治理工作不依靠技术手段，没有相应的平台工具支撑，仅依靠手工处理，难以将数据治理工作做好，因此，需要先进的技术手段、配套的系统支撑数据治理工具高效有序的开展。
金融行业数据治理的问题与对策
（1）缺少数据治理企业文化
银行数据治理工作不是个别部门或少数人员能够妥善完成的，而是需要各部门之间、各层级之间的相互支持与协作，尤其需要加强科技部门与业务部门之间的合作。因此，在数据资产被高度认可的今天，数据治理不仅需要作为银行的一项职能工作在企业内贯彻执行，而应该建立一种以数据资产为导向的企业文化，将数据治理与信息科技治理、公司治理有机地结合起来。
（2）基础数据质量的改进刻不容缓
数据质量的改进是一项长期的任务，需要从文化、组织、制度、流程和质量检查管理工具等多个层面持续改进，并依靠数据认责机制，确保数据质量问题能够得以快速有效的解决；数据不一致需要通过推进数据标准化进行系统问协调，也需要建设统一的可信数据源。
（3）没有完善的组织和制度，缺乏有效的管理机制
目前使用数据的部门由于具有明确的、迫切的数据需求，同时面临着内外部的多种压力，成为处理问题的主要推动者，没有一个统一的数据管理部门，当问题涉及跨系统、跨条线时，沟通成本较高、协调难度也较大，问题难以得到彻底解决。
健全的数据治理组织机制是全面开展数据治理工作的基础。由专业的业务和技术人员组成的数据治理组织将承担数据管理者的职责，负责落实全行数据治理的工作，同时建立决策、沟通、监控、考核的机制，创造全行数据治理文化，有效地解决银行数据的责、权、利的问题。
（4）缺乏完善的系统支撑和技术手段
银行系统数据量庞大，如果数据治理工作不依靠技术手段，没有相应的平台工具支撑，仅依靠手工处理，难以将数据治理工作做好，因此，需要先进的技术手段、配套的系统支撑数据治理工具高效有序的开展。
金融行业数据治理的问题与对策
亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。
（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
-
-
2021金融数据治理的趋势
金融数据治理逐渐体现出了目标双核化、结果资产化、手段科技化的特点，并且具有了生态治理、标准治理、中台治理的数据治理趋势。……查看详情发布时间：2021.05.18来源：亿信数据治理知识库浏览量：219次
-
大数据时代还需要数据治理吗?
第一个提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，现如今大数据广泛存在于政府，军事，金融，企业，医疗，制造业，电力等行业，备受关注。……查看详情发布时间：2019.08.15来源：知乎浏览量：181次
-
数据治理“起航” 推动银行业高质量发展
银行业金融机构数据治理提上日程。近日，银监会发布《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》（以下简称《指引》），要求银行业金融机构将数……查看详情发布时间：2019.02.21来源：和讯网浏览量：219次
-
数据质量包含的要素有哪几点
数据是企业最有价值的资产之一，越来越多的企业认识到了数据的重要性。企业的数据质量与企业经营业绩之间有着直接的关系。高质量的数据可以保持公……查看详情发布时间：2022.02.17来源：小亿浏览量：764次
-
大数据治理的五个核心要素
当今的大型企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格……查看详情发布时间：2019.12.06来源：CSDN浏览量：290次
-
如何选择合适的企业数据治理工具
清楚了在数据治理工具选择中的应注意的6大问题，才能在着手选择企业数据治理工具之前就可以清楚地知道要如何去做筛选。……查看详情发布时间：2021.03.31来源：数据治理研究院浏览量：182次
-
一文讲透数据治理核心指标
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分……查看详情发布时间：2020.06.19来源：CSDN浏览量：197次
-
在数据智能时代企业面对庞大的数据量如何高效进行数据治理？
在数据智能时代，对企业而言，“数据驱动业务”或者“数据即是业务”的理念逐渐成为业界的一种共识。然而，数据孤岛、数据标准不统一等问题在一定……查看详情发布时间：2020.06.23来源：知乎浏览量：154次
-
数据治理工具：组织，访问，保护的最佳工具
数字化转型极大地改变了我们开展业务的方式，这一点在数据治理方面更为明显。有效的数据治理工具对于确保数据的完整性至关重要，同时导航不断发展……查看详情发布时间：2019.01.21来源：亿信华辰浏览量：172次
相关主题