银行如何进行数据治理

在银行数字化转型的背景下，数据治理是其重要内容之一。下面将介绍商业银行的数据治理的背景，阐述商业银行的数据治理的概念和范围，重点介绍商业银行如何进行数据治理以及如何落地数据治理项目。

数据治理的背景

在数字化时代，数据已成为企业的核心资产，商业银行必须认识到数据的价值，并将其纳入企业战略管理体系中。同时，金融科技的快速发展也为商业银行在数字化时代提供了技术支持。

数据治理的概念

数据治理是一个广义的概念，是对数据进行整合、存储、管理、分析和应用，以提升数据质量和管理效率，充分发挥数据价值，为业务决策提供支撑的全生命周期的过程。广义的数据治理需要通过构建完备的治理体系和机制来保障，狭义的数据治理指数据资产管理。狭义的数据治理主要聚焦于数据的质量问题和合规性问题。

数据治理的范围

数据治理的范围是指从数据获取、使用、存储、处理、保护和管理的整个生命周期，以确保数据质量。从数据获取到存储，再到使用，最后到保护和管理，以及价值挖掘，这是一个完整的闭环。

从银行角度来看，银行的数据治理主要涉及以下三个方面：一是保证银行内部各业务系统、各渠道和客户在信息共享、交流和交互过程中的数据一致性和准确性；二是对银行内外部的所有信息进行统一管理，确保数据在使用过程中不发生混乱；三是对银行内外部的所有信息进行分析处理，并通过建立科学有效的管理机制、制度体系和技术体系等，提高管理效率和服务质量。

数据治理的治理措施

银行的数据治理是一个复杂的工程，要想实现数据资产价值较大化，需要从战略、组织、制度、流程等多个层面进行系统规划，从而构建从数据治理的顶层设计到基层执行的完整体系，同时结合先进的信息技术手段，逐步推进数据治理工作。

数据治理的治理工具

数据治理工具是实现数据治理的手段和方法，是实现数据价值的重要途径。目前，市场上有很多关于数据治理的工具，如 ECDS、 DAMA、 CDA等。

ECDS是一个从数据建模、数据管理到数据服务的企业级工具平台。DAMA是一个数据治理分析平台，帮助商业银行更好地理解业务部门和客户的需求，推动组织对自己的数据进行持续管理和优化，为商业银行提供更多的经营洞察和决策支持。CDA是一个管理和监控工具。

基于悦数图数据库的数据系统能够全方位采集各个数据源的数据，通过数据层和交换层进行深度加工与存储。这些数据随后被导入应用层，从而发挥多种分析功能，满足各种检索需求。这一系统真正实现了企业数据资产的一站式有效管理，打破了数据孤岛，释放了数据的潜在价值。进行银行的数据治理不仅是应对日益复杂的金融环境的关键，更是提升服务质量、增强风险控制能力和驱动业务创新的重要途径。