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：212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
免费试用
相关文章推荐
-
-
如何做好企业数据标准化管理
中期规划要形成业务标准与技术标准对接机制，特别是如何处理存量业务标准的问题，例如，现有“客户地址”信息项有多种不同的技术标准，如何形成统……查看详情发布时间：2020.04.28来源：知乎浏览量：261次
-
数据治理——企业数字化转型的必经之路
主要介绍了数字化转型内涵及发展路径、数据治理为数字化转型提供基础支撑、企业级数据治理整体解决方案。……查看详情发布时间：2021.12.31来源：浏览量：253次
-
数据中台与数据仓库相比的四大优势
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。因此，其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建……查看详情发布时间：2020.11.21来源：知乎浏览量：230次
-
从信息安全角度看大数据管理风险
无论是从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，大数据带来的“管理风险”不仅日益突出，而且如果不能妥善解决，将肯定会造成……查看详情发布时间：2019.03.05来源：亿信华辰浏览量：319次
-
企业数据交换存在的问题
企业对数据服务的需求日趋迫切，如何有效的管理数据、高效的提供数据服务是目前企业对所面临的关键挑战。目前集团层面客户信息分散，各子公司之间……查看详情发布时间：2020.08.10来源：知乎浏览量：193次
-
数据治理的挑战——GDPR(通用数据保护条例)
健全的数据治理方案是目前企业的最佳发展策略。而GDPR是客户信任并遵守当地以及国际法律的核心。……查看详情发布时间：2018.11.16来源：盖斯扎普浏览量：211次
-
-
数据质量评估体系主要参考以下5个指标
数据质量评估体系主要参考以下指标：，针对不同的信息系统做出定量的数据质量评估，也可根据实际情况，在评估执行中进行取舍。……查看详情发布时间：2019.11.07来源：知乎浏览量：495次
-
如何成功实现一个数据治理项目，大神详细拆解实施要点
此文将主要围绕数据治理项目具体阐述实施步骤、工具平台的功能，并基于实践经验，提出数据治理成功的要素。全文有点长，非常实用的干货，建议收藏……查看详情发布时间：2021.05.26来源：亿信数据治理知识库浏览量：1187次
相关主题