中小银行行数据治理是否错过最佳建设期?

发布时间:2019.11.28来源:知乎浏览量:138次标签:数据治理

数据治理基础建设缺失、人才匮乏、意识觉醒较晚。目前中小银行数据治理难点有哪些?中小银行行数据治理是否错过最佳建设期。

不少中小银行目前路径选择基本相同,一方面在行内加快培养专业性人才,并设立数据治理专营部门;一方面将自营数据与外部资源相结合,借助外部服务商提供的科技支撑能力(平台及系统)进行数据化转型。



需求催生新的商业业态,数据治理的“外脑”正在崛起。

设立专营部门补短板

当前银行业数据治理面临的四大不足:数据分布零散化、缺乏全口径和全生命周期性的管理;数据标准度不高、取数规则各异;数据挖掘与数据应用力度不足,与外部数据隔离;数据治理人才储备不足,未设置专门针对数据治理的专业队伍以及与之匹配的激励机制。

据了解,目前多家银行在报送监管报表时,仍依靠手工输入。2018年银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》后,虽然众多中小银行成立了数据相关部门,但是普遍规格不高,属于信息科技部下属的二级部门。与国外许多银行设置首席数据官不同,国内设置数据官的银行寥寥无几。大部分中小银行科技人员此前只从事IT系统运营维护,专业化数字人才近乎零储备。

现在,一些银行已经有意识地从根本上解决数据治理困局——设立专营部门、培养专业人才。

银行应该设立数据治理委员会,并下设数据治理办公室。通过培养行内数据管理人员、数据整合和应用专 家、数据平台负责人,建立有效的数据管控组织。

银行还因从制度上梳理建立了完整的流程体系,包括数据需求管理办法、数据质量管理办法、数据交换管理办法、分析需求受理规程、安全数据交换规程、数据质量问题整改规程等。专门成立了数字银行管理部,作为数据治理的核心部门。

“外脑”崛起助力数字化转型

正如客源和场景的双重缺失催生银行助贷模式兴起一样,场景、科技基础的缺失再加上银行数字化转型的迫切需求,催生了“外脑”生意经——已经有敏锐的金融科技服务商开始输出银行数据治理解决方案,精准囊括标准管理检索、元数据管理、数据质量监控、数据安全管理智能脱敏、治理监控分析、智能数据报送六大方面。

睿治数据治理平台是北京亿信华辰软件有限责任公司完全自主研发的一站式综合数据治理整体解决方案,是一款面向全用户角色的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。睿治平台摆脱了传统的一个问题一个工具的局限性,实现了数据治理场景全覆盖,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。



亿信睿治作为国内少有的覆盖数据全生命周期的数据治理平台,全界面操作,“零”表达式治理,极高的易用性,可高效便捷完成数据从创建到消亡的全过程的监控和治理。一站式数据统一管理,保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。

亿信睿治平台具备极强的通用性,各模块功能可直接在各行业实施治理,解决常见数据问题。目前已深入服务了金融、制造、地产、电力、政务、卫生等多个行业,并正在高速拓展中。

银行在推出数据治理服务的基础上,瞄准业务管理、风险管理、资本管理三大方向,显然,银行迫在眉睫的数字化转型需求,源源不断地催生出新的生意经。
(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
  • 浅谈数据治理

    浅谈数据治理

    随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示,只有建立了一定的数据治理体系,用户才……查看详情

    发布时间:2020.06.19来源:CSDN浏览量:172次

  • 数据治理和数据发现:实现数据监管实施

    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:162次

  • 数据质量问题的影响因素

    数据质量问题的影响因素

    数据质量反映的是数据的“适用性(fitness for use)”,即数据满足使用需要的合适程度。数据质量通过完整性、一致性、准确性、及……查看详情

    发布时间:2020.04.09来源:百度浏览量:617次

  • 大数据治理需要解决哪些问题?

    大数据治理需要解决哪些问题?

    随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大……查看详情

    发布时间:2018.10.15来源:数邦客浏览量:172次

  • Gartner 2019年十大数据和分析技术趋势:增强型分析成为重要卖点

    Gartner 2019年十大数据和分析技术趋势:增强型分析成为重要卖点

    处于数据和分析位置的领导人必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。 ……查看详情

    发布时间:2019.02.25来源:亿信华辰浏览量:173次

  • 使我们的国家数据资源现代化:永无止境的挑战

    使我们的国家数据资源现代化:永无止境的挑战

    澳大利亚统计局,包括其前身组织,已经为澳大利亚社区提供了超过110年的优质可靠数据。……查看详情

    发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:175次

  • 数据质量分析定义的六个阶段

    数据质量分析定义的六个阶段

    企业数据质量治理对象一般主要包括两类数据:一类是操作型数据,例如:主数据、参照数据和交易数据。……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:知乎浏览量:295次

  • 数据质量管理包括什么方面

    数据质量管理包括什么方面

    数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系,高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。……查看详情

    发布时间:2019.11.07来源:知乎浏览量:377次

  • 数据治理与数据管理:有什么区别?

    数据治理与数据管理:有什么区别?

    如果今天有任何定义成功企业的东西,那就是公司数据的成功理解,使用和策略。了解您的数据并确定如何实施它会带来一系列问题,包括用户和利益相关……查看详情

    发布时间:2018.11.13来源:克里希基德浏览量:151次

  • 2019年三种降低公司数据风险的方法

    2019年三种降低公司数据风险的方法

    企业家是自然风险承担者,风险是发展业务的必要条件。但是,一些风险不在商业领袖的控制范围之内,因此必须考虑这些外部因素,以确保企业的整体寿……查看详情

    发布时间:2019.01.03来源:数据治理浏览量:146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