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：233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
-
数据治理新挑战：数据要素大规模流动
“我们谈论大数据的时候在谈什么？”“数据生产要素、数据治理、隐私计算……这些都是关键词。”7月24日下午，2020年中国互联网大会“数据……查看详情发布时间：2020.07.31来源：知乎浏览量：233次
-
-
增强数据管理吸引了更多企业的兴趣
“我认为数据专业人员确实希望机器处理繁琐且计算密集的东西，”Henschen说。“有很多工作要做，让机器处理他们最擅长的事情，这将使人类……查看详情发布时间：2019.03.07来源：亿信华辰浏览量：203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：291次
-
世界各地的组织如何处理数据治理
在2019年G20大阪峰会召开的同时，我很幸运能够在整个六月的整个月里在东京办公室工作。这是一个有趣的事件，引起我注意的主要议题之一是“……查看详情发布时间：2019.07.11来源：知乎浏览量：202次
-
怎么做好数据管理——亿信华辰
数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、……查看详情发布时间：2019.03.07来源：亿信华辰浏览量：192次
-
数据管理自动化框架的五个好处
组织负责管理比以往任何时候都多的数据，使一个强大的自动化框架成为必要。但是自动化框架到底是什么，它又有什么关系呢？……查看详情发布时间：2019.02.13来源：亿信华辰浏览量：229次
-
2021基层政府数据治理的必要性
政府数据治理是指为高效发挥数据价值、达到治理能力现代化的目标，以政府为主导、社会共同负责的多元主体，运用各种可行手段对重要数据资源各个生……查看详情发布时间：2021.04.26来源：亿信数据治理知识库浏览量：289次
-
赢得数据治理的五个秘诀
到目前为止，您已经意识到拥有出色的数据分析策略还需要拥有良好的数据治理策略。毕竟，如果您的数据无法控制，那么您在其上运行的分析在一天结束……查看详情发布时间：2019.02.27来源：亿信华辰浏览量：190次
-
盘它！终于有了数据治理全栈解决方案，这个工具全搞定
引言中国银监会在2018年发布《银行业金融机构数据治理指引》，明确了数据治理架构，提高数据管理和数据质量质效，至此银行业金融机构全面拉开……查看详情发布时间：2019.06.13来源：亿信华辰浏览量：171次
相关主题