【漫画连载】某农商行数据治理的实施策略

2018年5月,中国银行保险监督管理委员会发布《银行业金融机构数据治理指引》,为引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平。有助于推动银行业由高速增长向高质量发展转变,拓展新业务,挖掘新动能,提升服务能力,提高经营管理质效。

数据治理的目标

根据监管当局发布的《银行业金融机构数据治理指引》,结合省联社发展战略启动了数据治理工程。开展数据治理活动时将从数据治理体系建设、数据标准制定、数据质量综合提升多方面切入,结合数据管控平台的落地,以提升省联社数据管控水平,同时满足监管要求。数据治理活动从数据层面为山西农信经营管理、风险控制、发展改革提供助力。

数据治理的实施路径数据治理实施路径一般包括:数据治理体系设计、数据治理项目实施、数据治理平台搭建、数据治理培训宣贯。

  1. 数据治理体系设计,包含了数据战略、组织人员、制度流程、考核评估、标准规范、工具平台六大核心要素,这六大要素也是影响数据治理成功的关键,详见文末的数据治理成功要素篇。
  2. 数据治理项目实施,数据治理项目的实施可遵循笔者一向推荐的“理数据、建标准、接服务、抓运营、重实效”15字方针。详见笔者发布的《小数据治理靠“人工”,大数据治理靠“智能”》。
  3. 数据治理平台搭建,工欲善其事必先利其器,强大的数据治理平台将对企业的数据治理起到事半功倍的效果。数据治理平台一般来说包括以下功能:元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、主数据管理等。
  4. 数据治理培训宣贯,是将数据治理的理念、思路、方法、技术、价值在企业内部进行宣传,让更多的人掌握数据治理知识,建立数据思维,以数据说话、以数据思考、以数据决策。

结语:从理论或行业的实践上讲,厘清数据资产清单,提高数据资产的规范性、可用性。数据治理能够保证数据标准及质量、提升数据管控水平、发挥数据价值。数据治理绝对不是一个一次性建成的项目,需要按照数据治理“大处着眼、小处着手”的原则,持续完善,在全行范围内形成统一的数据治理认知,认清数据治理的责任与义务,明确数据治理管理办法和工作要求,形成长效数据治理的运营机制。

来源:谈数据,本文观点不代表自营销立场,网址:https://www.zyxiao.com/p/38387

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