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：172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
-
数据治理第5部分：数据治理规范
数据治理第5部分：数据治理规范,本部分为GB/T34960的第5部分。本部分按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。本部分由国家信……查看详情发布时间：2019.09.02来源：GB/T34960的第5部分浏览量：471次
-
全栈式数据标准管理平台方案来了！
数据标准百度给的解释就是数据标准化是企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。数据标准化分为开发（D）、候选（C）、批准……查看详情发布时间：2020.08.28来源：知乎浏览量：169次
-
元数据治理—从数据的源头开始
将题目分为两部分——元数据和数据治理时，元数据治理最容易理解。询问任何擅长元数据管理的组织（或提供他们的数据，信息和记录的完整文档），无……查看详情发布时间：2019.06.20来源：简书浏览量：225次
-
什么是元数据？元数据管理的作用是什么？
为了更好地理解企业拥有的数据，必须访问关联的元数据。 元数据管理帮助您判断数据来自何处，其在不同系统中的位置以及如何使用。元数据用于管理……查看详情发布时间：2021.03.31来源：数据治理研究院浏览量：377次
-
企业数据治理的坑你遇到过哪些？
在这些年的数据治理实践当中有成功的经验，当然也经历过很多失败的教训，有些教训反反复复的出现…笔者一直在思考怎么避免这些问题，所以今天就跟……查看详情发布时间：2019.09.12来源：知乎浏览量：158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：119次
-
数据质量分析主要包括那些内容？
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：2019.11.13来源：知乎浏览量：260次
-
数据治理流程中，最重要的3点都在这
数据治理能够带来的好处就在于，更高效地帮助企业将数据价值转化成实际的业务价值。数据“井喷”仍在进行，机器学习、AI等这类十分依赖数据质量……查看详情发布时间：2021.05.10来源：亿信数据治理知识库浏览量：531次
-
2018年十大科技趋势与其对IT和执行的影响
消失中的企业数据中心（DisappearingEnterpriseDataCenters）目前在中国，大型企业自建并管理数据中心仍是主流……查看详情发布时间：2019.01.03来源：Gartner浏览量：142次
-
数据资产管理直面企业痛点
企业日常经营活动中积累的大量数据，除了支持业务流程运转之外，越来越多地被用于帮助企业提升管理决策效率、实现价值挖掘和业务创新。企业日常经……查看详情发布时间：2020.09.11来源：知乎浏览量：183次
相关主题