2.1  银行数据治理的背景

1．数据治理是银行自身发展的迫切要求

毋庸置疑，数据已经成为商业银行参与竞争的重要武器。在从银行信息化到信息化银行的转变过程中，商业银行的发展模式从规模驱动的模式转变为更加注重集约式、以效益和质量为核心的新模式。这个转变必须依靠全面的管理提升和内部挖潜，而数据是定量分析和细化管理不可或缺的重要基础。

随着全球一体化经济的不断深入发展，商业银行作为经营风险的信用中介正在发挥着日益重要的作用，同时，也面临着信用、市场、操作等各类风险的严峻挑战，而银行应对这些风险的能力直接影响着金融市场和金融秩序的稳定性，从客观上要求银行不断提升自身的风险管理水平。随着利率市场化、互联网金融、金融脱媒的不断推进，金融市场的有序开放成为金融体制改革的主流，倒逼银行必须进行自身转型，走特色化、差异化的发展道路，要求银行充分利用数据这一利器提升自身精细化管理水平。

银行在长期的经营活动中积累了大量的数据，这些数据除了支持银行业务处理流程之外，越来越多地被用于风险控制、决策分析、绩效考核、市场定价等管理领域，如果数据存在问题，并且没有有效的治理机制，将会导致错误数据如雪球般越滚越大，导致相关领域业务无法正常开展，从而导致决策出现偏差。因此，银行加强数据治理工作势在必行，只有切实落实好数据治理工作，才能实现银行数据向银行知识的价值升华，真正成为银行提高经营管理水平、应对金融市场挑战的助推力。

如何保证从海量增长的数据中、从各种问题缠绕的数据中为业务或决策提供及时、准确、完整、可靠的数据？数据治理即为解决之道。数据治理将使银行的业务和战略实现“内外兼修”，增强数据洞察力，实现以“数据驱动”为战略的增长模式。

想了解更多IT资讯，请访问中培伟业官网：中培伟业