数据标准落地成最大痛点!

发布时间:2019.12.13来源:CSDN浏览量:88次标签:数据治理

目前中小银行数据治理存在数据质量低下、数据治理工具缺乏、重视程度低、专业人才队伍不足等方面难点。

具体而言,调研显示,数据治理过程中痛点最多的是数据标准落地,存量数据质量提升困难最终影响数据分析结果。主要表现在三个方面,一是缺少全行统一、完整的数据标准;二是旧系统改造耗时耗力,新旧源系统数据质量层次不齐;三是缺少基于全行数据标准之上的数据质量检核,导致数据质量差。

另外,缺乏有效的数据治理工具亦是一大难点。报告显示,超过20%的受访中小银行在数据治理中缺少有效的系统支撑工具,大部分银行仅在监管数据报送领域实现了信息化支撑工具,其他领域则较多依赖人工管理,数据治理人力投入大,数据治理效率低。

数据治理重视程度低,人才培养不足。报告认为,由于大部分中小银行的数据治理开展较晚,且多以被动治理为主,对数据治理的价值认知不深,重视程度低,加之数据治理是一个长期过程,投入大,短期很难看到成效,导致数据治理在中小银行开展较为困难。报告指出,部分中小银行数据治理为单兵作战,未形成专业数据治理团队化、部门化,缺少既懂业务又懂数据治理的复合型人才。

面对上述难题,提升数据治理能力又该从哪些方面发力?

银行应从五方面提升数据治理能力,包括逐步建立数据治理架构,建立组织架构,健全职责边际清晰的架构;制定统一明确的数据标准,提升数据质量;弥合内外部的数据鸿沟,建立数据交互机制;加强数据的分析应用,发挥好数据价值;加强合规意识,完善个人隐私保护。

其中,针对数据标准这一最大痛点,潘光伟认为,坚持数据标准先行,首先,要做好行内数据标准制度建设,实现数据共享,保证数据的统一性、完整性、真实性和可用性;其次,努力构建数字治理保障机制,明确数据治理的内部权责,在IT 系统、法务合规部门、产品开发条线、业务部门以及数据治理部门建立良好的沟通协调机制;再次,建立考核评价体系和相应的激励机制,对数据质量进行主动管控。
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