立即扫码
享受一对一服务
多措并举提升银行业数据治理能力
发布时间：2019.12.13来源：知乎浏览量：159次标签：数据治理
数据治理是银行业高质量发展的必由之路，当前银行业的数字化转型面临一些挑战和不足，要从建立数据治理架构、统一数据标准、加强数据分析应用等方面提升银行业数据治理能力。
银行业属于典型的数据驱动行业。经过多年积累，银行业金融机构积累了大量客户数据、交易数据、外部数据等。提高数据管理与治理能力、构建数字化经营能力，对提高银行经营质效，增强市场竞争力具有重要意义。
在向着数字化快速转型的同时，银行业数据治理还面临着一些挑战和不足，包括数据整合度不高、数据标准度不高、数据应用难、数据治理人才储备不足等。
“银行内部数据虽多，涉及各个业务条线、各个部门，但数据分布零散化，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。同时银行内部缺乏统一的数据标准或统计标准，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。”
数据应用方面，他表示，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。
银行业金融机构应以问题为导向，多措并举提升数据治理能力，包括逐步建立数据治理架构；制定统一的数据标准，提升数据质量；弥合外部数据鸿沟，建立数据交互机制；加强数据分析应用，发挥数据内在价值；加强合规意识，完善客户个人隐私保护机制等。
下一步，中银协将加强银行业数据标准化和治理工作，研究数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准，形成银行业大数据治理的良好生态。
银行业属于典型的数据驱动行业。经过多年积累，银行业金融机构积累了大量客户数据、交易数据、外部数据等。提高数据管理与治理能力、构建数字化经营能力，对提高银行经营质效，增强市场竞争力具有重要意义。
在向着数字化快速转型的同时，银行业数据治理还面临着一些挑战和不足，包括数据整合度不高、数据标准度不高、数据应用难、数据治理人才储备不足等。
“银行内部数据虽多，涉及各个业务条线、各个部门，但数据分布零散化，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。同时银行内部缺乏统一的数据标准或统计标准，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。”
数据应用方面，他表示，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。
银行业金融机构应以问题为导向，多措并举提升数据治理能力，包括逐步建立数据治理架构；制定统一的数据标准，提升数据质量；弥合外部数据鸿沟，建立数据交互机制；加强数据分析应用，发挥数据内在价值；加强合规意识，完善客户个人隐私保护机制等。
下一步，中银协将加强银行业数据标准化和治理工作，研究数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准，形成银行业大数据治理的良好生态。
（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
-
2019年数据保护政策趋势展望
在全球数据保护法律政策中，欧美仍将扮演引领性角色。欧盟“e-PR”或带来更严格规制。美国联邦与地方隐私立法互补。……查看详情发布时间：2019.02.19来源：亿信华辰浏览量：142次
-
指数技术时代的数据治理
新兴的数据需求和数据生成技术需要两种类型的数据治理：安全性，以及整体企业级治理的需求，而不是逐个孤岛的治理。企业中出现了一个重要的新价值……查看详情发布时间：2019.01.02来源：亿信华辰浏览量：165次
-
大数据是如何被采集及应用的
尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧，但很多人都还不知道什么是大数据，更不知道大数据有什么用。这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了……查看详情发布时间：2019.01.11来源：亿信华辰浏览量：130次
-
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：128次
-
为什么数据治理对企业这么重要？
现在很多企业都有自己的数据治理计划，从而更便捷的管理企业，那么所谓的数据治理其实就是我们常说的数据分析，将零散的数据汇总起来，进行统一的……查看详情发布时间：2019.07.17来源：知乎浏览量：157次
-
企业数据治理需要的能力
数据治理必然带来新的标准的确立和旧系统的改造，是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程设计大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调，同时也……查看详情发布时间：2021.09.06来源：亿信华辰浏览量：180次
-
来自园艺的5个数据治理课程
所有这些数据增长和收购挑战都要求我们重新考虑我们的数据治理策略。我们根本没有确保正确管理和使用数据所需的可见性。我们的首要任务是消除风险……查看详情发布时间：2018.12.04来源：Debi Tadd浏览量：258次
-
如何以及为什么要对现代商业智能治理进行众治
现代商业智能已经在分析中发挥了作用，但治理呢？了解众包治理如何使IT和业务受益，以及如何实现目标。……查看详情发布时间：2018.12.29来源：亿信华辰浏览量：131次
-
政府数据治理的国际经验与启示
政府数据治理是当前政府信息管理研究的热点问题，对发达国家政府数据治理经验的总结有助于把握政府数据治理的普遍规律，推动我国政府数据的开发利……查看详情发布时间：2018.10.23来源：信息资源管理学报浏览量：191次
-
数据标准管理组织职能划分与数据标准设计流程
数据标准的设计从需求发起到落地执行，一般需要经过标准编制、标准审查、标准发布、标准贯彻四个阶段：……查看详情发布时间：2020.09.18来源：知乎浏览量：241次
相关主题