“十一五”期间，我国银行数据管理工作的重点着眼于数据仓库建设，多数国有或股份制银行实现了企业级数据的逻辑大集中。数据仓库的建成上线，在一定程度上解决了内部报表和外部报送的问题，但仍然存在手工报送率高、数据质量较差的问题，对管理分析的提升作用也没有达到管理层的预期目标。因此，在“十一五”末期，多数银行将数据管理工作的重点转向深层次的数据治理工作，如加强数据标准化，拥有强有力的数据管控组织和更加有效的技术工具，全面提升数据质量，挖掘数据资产价值，以更好地满足监管要求和内部经营管理的需要。

在《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》中，明确要求银行建立数据治理机制，推进数据标准化和质量建设。充分认识数据在支持经营决策、内部管理与金融服务中的核心价值和战略意义，切实提高对数据价值和数据治理的认识，大力开展数据治理工作。推进行业数据基础标准框架规划与标准建设。针对新资本协议的实施，以及银行间、行业间等基础性强、关注度高的重点领域关键数据项和统计指标项，积极推进数据标准建设。加快建立数据质量管理机制，进一步完善管理流程，明确数据管理、定义、录入、使用部门和信息科技部门等各方的质量管控职责，逐步建立日常监督管理的长效机制，保障数据质量的持续提升。积极开展数据架构规划，对信息模型、主数据以及数据集成架构等内容进行前瞻性设计，制定数据生命周期管理规范，提升数据服务能力。

对于大型商业银行来说，由于数据量庞大，应用系统多且关联复杂，基本上在数据治理各个领域都会建设，而中小型银行由于数据量少、应用系统少的原因，在数据分布、数据标准、数据清理方面要求较低。