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发布时间:2020.02.21来源:知乎浏览量:85次标签:数据治理
数据治理本身分狭义和广义两个区别,狭义的治理主要是组织、制度、流程这些,data governance的一个定义就是 the management of management;广义的治理包括数据质量、数据标准这些。12年我们为银监会课题写过一个数据治理机制研究与实践,14年工行和邮储又合写了一本数据治理的书,里面的内容都属于广义的治理了。
说说经验,数据治理强调两点,一是高层支持,二是各部门广泛参与。这两点在我行都贯彻的不错,越体制内就越听监管的话,所以对于数据治理也就最重视。银监会有数据质量良好标准,非现场检查加现场检查,这是银行数据治理工作最大的督导。银行内数据治理各项工作的开展都要想好这两个因素,搞定了就能事半功倍。
说句题外话,银行有成建制成体系的数据管理工作,这在各个行业内属于最好的;用成熟度衡量的话,基本都是3.0水平。其他传统行业没有这么强大的动力,互联网电商又没有这个必要,所以想深入了解的话,可以找工、农、建、交、浦发、光大的同学聊,13年银监会数据质量良好标准评估指南中的最佳实践就来源于这几家。(送个知识点:银行的数据治理最佳实践,分为包括建行和不包括建行的两个版本)
此外,数据治理对人的要求蛮高,要懂业务、懂数据、懂技术,所谓上能写制度办法,下能查数分析;另外,还要懂权衡、懂策略,甚至学学兵法,因为具体工作八成都是跟人有关。要求虽高,但实际上具体工作挺无聊的,因为挫败感占的比例要远高于成就感,个中体会只有行内人能了解了。
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