立即扫码
享受一对一服务
构建金融大数据标准体系的意义和目标
发布时间：2019.12.27来源：CSDN浏览量：423次标签：数据治理
随着政府职能的逐步简政放权，标准作为辅助行业管理、规范行业发展、形成规模化效应的重要手段，将在社会治理体系中发挥更重要的作用。为顺应形势发展，需要建立一套完备的标准体系，为金融行业实施大数据战略保驾护航。
1.服务于金融监管和金融基础设施建设标准体
从“三个统筹”的监管要求看，在监管层面制定全行业统一的标准和规制，使金融机构、金融控股公司对各类业务范围的界定、业务数据的报送口径形成统一的理解，有利于消除信息壁垒，推动数据共享和业务协同。在统一标准的基础上，开展金融业综合统计等金融基础设施建设，汇集全行业、全口径、全生命周期的业务数据，运用大数据技术加以深度分析挖掘，能更加准确地把握金融市场整体运行和风险情况，为宏观决策做好数据支撑。
2.指导金融机构实施数据治理
为了更好地实现数据综合利用、发挥数据价值，不论是中央银行，还是金融机构，都需要在机构内部建立一套权责清晰的治理机制。有效的治理机制不仅需要IT部门的介入，更需要业务部门的支持和参与，还需要设立专门的数据管理部门，建立跨部门的数据治理流程，从根本上消除数据孤岛、实现共享整合，将数据转换成为有价值的信息，让业务部门更加信任数据，主动地参与到治理过程中并从中获益。
3.规范新技术在金融行业的应用
金融行业对数据安全和业务连续性保障的要求通常要高于其他行业，云计算、大数据等新技术在金融行业应用要稳妥推进，确保安全可控，符合金融行业的要求。通过开展大数据技术标准体系和质量保障体系建设，有助于推动和促进国内大数据软硬件产品发展，进一步完善大数据产业链。
1.服务于金融监管和金融基础设施建设标准体
从“三个统筹”的监管要求看，在监管层面制定全行业统一的标准和规制，使金融机构、金融控股公司对各类业务范围的界定、业务数据的报送口径形成统一的理解，有利于消除信息壁垒，推动数据共享和业务协同。在统一标准的基础上，开展金融业综合统计等金融基础设施建设，汇集全行业、全口径、全生命周期的业务数据，运用大数据技术加以深度分析挖掘，能更加准确地把握金融市场整体运行和风险情况，为宏观决策做好数据支撑。
2.指导金融机构实施数据治理
为了更好地实现数据综合利用、发挥数据价值，不论是中央银行，还是金融机构，都需要在机构内部建立一套权责清晰的治理机制。有效的治理机制不仅需要IT部门的介入，更需要业务部门的支持和参与，还需要设立专门的数据管理部门，建立跨部门的数据治理流程，从根本上消除数据孤岛、实现共享整合，将数据转换成为有价值的信息，让业务部门更加信任数据，主动地参与到治理过程中并从中获益。
3.规范新技术在金融行业的应用
金融行业对数据安全和业务连续性保障的要求通常要高于其他行业，云计算、大数据等新技术在金融行业应用要稳妥推进，确保安全可控，符合金融行业的要求。通过开展大数据技术标准体系和质量保障体系建设，有助于推动和促进国内大数据软硬件产品发展，进一步完善大数据产业链。
（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
预约演示
相关文章推荐
-
主数据管理从哪着手？如何进行？
所有主数据必须使用同一编码规则，如果编码不同，系统永远无法打通对接。如果有国标，尽量采用国标，未来也便于对接供应链体系中上下游的供应商和……查看详情发布时间：2021.05.07来源：亿信数据治理知识库浏览量：544次
-
数据质量管理的方法论
在数据治理方面，不论是国际的还是国内的，我们能找到很多数据治理成熟度评估模型这样的理论框架，作为企业实施的指引。而说到数据质量管理的方法……查看详情发布时间：2019.12.06来源：CSDN浏览量：553次
-
-
美国数据治理有何新动向？
大数据时代，美国高度重视数据资源的战略价值，相继出台国家战略，落实配套措施，系统推动本国大数据发展。通过加强数据安全保护，完善个人信息和……查看详情发布时间：2018.10.10来源：中国信息通信浏览量：458次
-
-
数据治理要处理好四个关系
随着我国大数据战略的不断推进，各类生产生活行为都以数据的形式全景留痕，构建了一个与现实空间平行的“数据空间”，数据治理呼之欲出。要切实发……查看详情发布时间：2020.04.09来源：知乎浏览量：457次
-
中小行纷纷设立数据治理专营部门
“数据治理基础建设缺失、人才匮乏、意识觉醒较晚。”一名来参加今日第三届中国数字银行论坛的西部中小银行人士，用了三个并列短句，来形容目前中……查看详情发布时间：2019.11.29来源：CSDN浏览量：641次
-
-
数据治理，更依赖人治还是自治？
数据治理“自治”包含两层含义：自动化治理和自助化治理。数据中台，是能力的下沉，数据处理能力下沉为加工平台，数据处理结果下沉为数据资产。那……查看详情发布时间：2019.11.18来源：知乎浏览量：452次
-
敏捷/精益数据治理最佳实践
数据治理 的目标 是确保组织内的质量，可用性，完整性，安全性和可用性。你对此的看法取决于你。许多传统的数据治理方法似乎在实践中都很困难，……查看详情发布时间：2018.11.20来源：数据治理浏览量：518次
相关主题