银行数据治理包括哪几个方面

发布时间:2021.04.06来源:数据治理研究院浏览量:6次标签:数据治理

1.谁来治理数据(Who)?


对于这个问题,《银行业金融机构全面风险管理指引》(银监发〔2016〕44号)、《商业银行内部控制指引》(银监发〔2014〕40号)、《信息科技风险管理指引》(银监发〔2009〕19号)等法规性文件皆有明确要求。2018年银保监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》就梳理得更清楚了。笔者理解,简单来说就是:银行首席数据官(CDO)牵头,总行归口部门负责制度建设与实施,建立协调机制,各业务部门依照职 责分工,全流程贯通管好“线”;各分支机构守好“块”, 归口部门履职,其业务部门接受上级指导。

数据治理

某大行做法很值得借鉴,该行将全系统区分为数据采集者(采数部门)、业务主管者(条线管理)、系统主管者(业务系统研发与运维)、数据使用者(高中低层, 前、中、后台,总行、分支、基层)等四种角色,组成了多维的图结构网络,这种条块结合、数据全流程与全生命周期的管理方式,格局大,适应性强。但中小法人机构不应简单移植大行的制度与架构,可先设置一个底线:至少总行归口部门有专门团队,从数据治理角度规范制度,理清全生命周期的部门、层级、前中后台职责,建立数据争议协商与解决机制,促进全行性数据融合;同时,银行机构“三道防线”各自履行好管理、评估、审计职责。


2.数据治理的内容是什么(What)?


一是理顺架构机制。从《银行业金融机构数据治理指引》相应章节可看出, 数据治理/管理的核心是基础数据、衍生数据,以及产生与 应用这些数据的组织架构、运行机制、质量监控和价值实现。具体内容包括拟定战略、制定专项制度、顺畅协商解决争端、及时发布统计与业务制度,推进数据标准化,完善信息系统,推动数据共享,实施数据安全策略与敏感信息保护,积累历史数据档案,开展应急演练与现场检查等等。


“管理”突出的是组织架构、报告路线,即谁来做事;治理则不同,强调的是贯穿始终的全覆盖、匹配性、持续性、有效性,是全流程的、动态的,惟有银行机构的一把手牵头将数据管理运行机制理顺,常态化实现数据争议协商处理,CDO与归口部门才师出有名。工作的具体内容可依数据全生命周期(标准、定义、采集、传输、存储、加工、分析、退出、删除)逻辑展开。


二是聚焦业务内涵。笔者认为,数据是在业务经营、风险管理与内部控制活动中形成的,具有明确规则、用以记载信息的物理符号。依产生形态可分为元数据、数据元与指标数据,依表现形式可分为数字、文字、图像、音频、视频、模型、代码等,依存储载体可分为纸质文档、胶片图片、电子文档等,依来源可分为内部数据与外部数据。明晰了管理对象,理清了边界,方能找准数据治理/管 理的着力点。


3.何时进行数据治理(When)?


面对上述繁杂细致工作,何时数据治理最佳?面对系统多多、孤岛处处、陈年老账,是另起炉灶自建、外包、采购,还是被动应付?结合治理实践笔者认为:


首先,治理的关键点是深刻理解本组织的企业文化, 在准确为核心客户画像、严守风控要求、满足市场需求的基础上,确定整体业务流程,并据此采用与之适应的管理架构、数据结构、信息化建设规划。为此,应认真开展数据调查、摸清家底、梳理争议,在建设核心账务、信贷管理、风险管理等重要信息系统时,牵头部门必须兼顾业务部门与科技研发团队的需求,理流程、做方案、逐表逐项细致扎实地拟定详细需求设计,并同步建设本行数据管控平台与标准体系。


其次,如果多系统的数据孤岛已形成,建议先扎实开展数据调查,建设数据标准化管理系统,整合每个已有系统的数据字典,依托《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》或其他金融行业标准、国家标准等建立本行的数据标准化体系,并设置路线图,在新增系统、系统升级中应用数据标准。


最后,建议总行给分支机构定期配套下发《1104指标与本行数据统计口径归属关系》制度,及时更新监管数据与本行各系统、各数据项的逻辑映射与加总关系,并将之作为校验规则,固化到监管统计信息系统中去,努力实现自动化提取,尽量减少数据质量问题。


了解更多数据治理相关知识:https://www.esenruizhi.com.

(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
  • 数据治理和安全

    数据治理和安全

    从组织的角度来看,通过人力资源技术传递的数据需要尽可能保持清洁,一致和可转移。问题?多个系统,手动流程和其他低效率需要清理脏数据,稍后从……查看详情

    发布时间:2018.12.04来源:数据治理浏览量:5次

  • 数据科学岗位将在未来5年内重新洗牌,你准备好转型了吗?

    数据科学岗位将在未来5年内重新洗牌,你准备好转型了吗?

    计算器的工作曾经由人来做;网站管理员曾经是热门职业;中层管理人员也曾配备过秘书。技术的迭代变革了一批又一批职业,数据科学家也不会例外…………查看详情

    发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:1次

  • 如何把握数据治理项目启动的最佳时机

    如何把握数据治理项目启动的最佳时机

    如今,大数据正在社会的各行各业发挥着越来越重要的作用,数据已成为企业的核心资产和重要战略资源,是重要的生产因素。在数据驱动的信息化时代,……查看详情

    发布时间:2019.09.09来源:知乎浏览量:3次

  • 数据治理需要转变

    数据治理需要转变

    数据准备和编目工具使用机器学习来协助和建议采购,策划,挖掘和使用数据的方法。数据治理服务在后台智能运行,以自动更正和管理数据使用。……查看详情

    发布时间:2019.04.03来源:亿信华辰浏览量:2次

  • 数据治理框架:它是什么,我已经拥有它?

    数据治理框架:它是什么,我已经拥有它?

    由于第一个人在第一台计算机上打开了电源开关,IT和业务部门已决定如何处理由技术使用和创建的数据。虽然您不再提交穿孔卡或存档磁带(可能),……查看详情

    发布时间:2018.12.27来源:数据治理浏览量:3次

  • 浅谈数据质量管理

    浅谈数据质量管理

    这篇文章主要讲数据治理中的重要内容:数据质量管理。数据治理的理论和实践不断向前发展,但数据质量管理始终是数据治理的初衷,也是最重要的目的……查看详情

    发布时间:2020.06.29来源:CSDN浏览量:2次

  • 数据治理的7大误区

    数据治理的7大误区

    大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大……查看详情

    发布时间:2018.11.30来源:51cto浏览量:2次

  • 为什么你应该有一个数据治理策略

    为什么你应该有一个数据治理策略

    有效的数据治理也是一个持续的过程。政策定义,审查,调整和审计以及合规审查和质量控制都会作为数据治理生命周期经常受到影响或重复。因此,数据……查看详情

    发布时间:2019.03.08来源:亿信华辰浏览量:4次

  • 如何避免先污染后治理,浅谈数据标准管理的应用

    如何避免先污染后治理,浅谈数据标准管理的应用

    数据质量的提升作为数据治理环节中非常重要的一环,我们的确需要重视,但是我们知其然,还要知其所以然,从数据质量问题出发,我们还得知道到底为……查看详情

    发布时间:2019.12.13来源:亿信华辰浏览量:3次

  • 区块链是金融数据治理的天然工具

    区块链是金融数据治理的天然工具

    一、从金融数据管理到金融数据治理进入“大数据时代”,不仅催生更多金融业态,数据体量更是呈现爆炸式增长。如何将金融……查看详情

    发布时间:2019.01.07来源:亿信华辰浏览量:2次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议