数据治理

• 数据治理综合管理部门为数据治理管理层

  数据治理综合管理部门为数据治理管理层，是全行数据治理工作的管理机构，向数据治理决策层负责，可以由一个专门设置的独立部门担任，也可以由分别负责数据标准、数据质量

  [大数据] 2018-04-26

• 数据治理管理委员会即为数据治理的决策层

  数据治理管理委员会即为数据治理的决策层。作为全行数据治理工作的决策机构，组长可由负责数据治理的主管行长担任，成员由相关部门总经理担任。

  [大数据] 2018-04-26

• 数据治理组织

  数据治理工作是一个全行性的工作，需要科技部门、业务部门等各方面的通力合作，需要总行、各分支机构的上下联动和一起努力。一般商业银行均会成立由行领导牵头的数据治理管理委员会

  [大数据] 2018-04-26

• 认知与行动

  信息化领域有一个很有名的说法叫作“Garbage in，garbage out”，翻译成中文就是“垃圾进、垃圾出”，意指用垃圾数据作样本，产生的研究结果也毫无价值。

  [大数据] 2018-04-26

• 数据治理文化

  在开展数据治理之时，首先要从战略上将数据放在银行重要资产的高度。现代银行业对信息化的依赖程度极高，银行生产经营的过程和结果最终都体现为信息，而信息的载体即数据。

  [大数据] 2018-04-26

• 企业发展战略

  企业发展战略是关于企业如何发展的理论体系，是一定时期内对企业发展方向、发展速度与质量、发展能力的重大选择、规划和策略。企业发展战略包括企业发展目标、业务发展规划及与之配套的IT发展规划等政策性原则和行动纲领

  [大数据] 2018-04-26

• 银行数据治理核心领域一

  每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期、数据质量、数据安全以及数据共享与服务。

  [大数据] 2018-04-26

• 技术应用

  技术应用包括支撑核心领域的工具和平台，例如数据质量管理系统、元数据管理系统等。它们是数据治理能够顺利开展的技术保障。只有建立丰富的数据治理工具和平台

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• 数据治理组织

  数据治理的组织包括制度组织和服务组织。制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的，通常商业银行会建立数据治理委员会、数据管理制度团队等组织，负责整体数据战略、数据政策

  [大数据] 2018-04-26

• 发展战略及目标

  战略是选择和决策的集合，共同绘制出一个高层次的行动方案，以实现高层次目标。数据战略是企业发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划

  [大数据] 2018-04-26

• 建立银行数据治理体系

  我国银行在过去十几年的信息化发展中，都或多或少有些重生产轻分析的现象，这导致了大量以账户为中心的传统交易系统的存在。随着我国金融改革不断深化，尤其是当互联网金融崛起并对传统银行业造成冲击时

  [大数据] 2018-04-26

• 树立大数据治理意识三

  大数据时代使海量、异构数据的动态采集、实时存储、即时分析成为现实，多元化、个性化、移动化的大数据应用也得以实现，社会治理也可以更多地依托大数据技术得以突破性地创新和提升。

  [大数据] 2018-04-26

• 树立大数据治理意识二

  2011年6月，美国麦肯锡全球研究院发布题为《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告，首次正式提出“大数据时代已经到来”的观点，数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素

  [大数据] 2018-04-26

• 树立大数据治理意识一

  其次，Hadoop、Spark等大数据技术的应用，对数据治理的技术手段提出了许多新的要求。传统模式下基于RDBMS进行管理，SQL是通用的数据访问方式。

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• 加强数据治理水平，确保数据安全

  数据安全或者说数据隐私的重要性比以往有显著提升，这也需要在数据治理中加强对数据安全的重视。在传统应用场景中，数据由企业收集，在企业内部应用，数据所有权的问题并不突出。

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• 银行数据治理的思考

  中国银行业监督管理委员会在《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》中明确指出：“十二五”期间，大中型银行要把数据治理作为重要的制度性建设与基础性工作，加强组织保障、制度保障与流程保障

  [大数据] 2018-04-26

• 我国银行数据治理的现状

  经过多年的信息化银行建设，我国各家银行积累了海量的、丰富的数据资源。在当今大数据时代，数据本身非常重要，其潜在资产价值对于银行而言更为关键，数据作为资源的再利用价值为银行业金融业务创新提供了支撑力和驱动力。

  [大数据] 2018-04-26

• 缺少数据治理各领域的管理体系

  缺少企业级数据标准管理体系 虽然银行拥有了大量的数据资源，但是，也经常面临重要数据缺失，系统间数据不一致

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• 未建立数据治理流程和有效的认责管理机制

  当前，使用数据的部门因具有明确的、迫切的数据需求，而成为处理问题的主要推动者。

  [大数据] 2018-04-26

• 没有完善的组织和制度

  随着数据治理工作逐渐被重视，银行内部已离不开一个企业级的数据治理职能组织，应该由专业的业务和技术人员组成专门的组织，来承担数据管理者的职责，牵头负责落实全行数据治理工作。

  [大数据] 2018-04-26