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银行业数据治理还面临着四方面的挑战
发布时间：2019.11.29来源：知乎浏览量：474次标签：数据治理
当期银行业数据治理还面临着四方面的挑战和不足：
一是数据整合度不高。银行内部数据虽多，涉及各个业务条线、各个部门，但未经系统化的治理，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。
二是数据标准度不高。银行内部缺乏统一的数据标准或统计标准，指标含义不清晰，取数规则各异。未建立数据控制和监测机制，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。
三是数据应用难。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。
四是数据治理人才储备不足。从行业整体来看，缺乏专门的数据管理部门，数据分析人才、管理人才、业务人才难以围绕数据治理形成合力，也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。
一是数据整合度不高。银行内部数据虽多，涉及各个业务条线、各个部门，但未经系统化的治理，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。
二是数据标准度不高。银行内部缺乏统一的数据标准或统计标准，指标含义不清晰，取数规则各异。未建立数据控制和监测机制，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。
三是数据应用难。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。
四是数据治理人才储备不足。从行业整体来看，缺乏专门的数据管理部门，数据分析人才、管理人才、业务人才难以围绕数据治理形成合力，也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。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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