3.4  数据治理流程

数据治理是一项长期而复杂的工作，除了制度的指导与约束外，还需要一套完整的、科学的、严谨的流程来保证，以使数据治理的组织架构可以高效地运作起来，最终取得良好的数据治理效果。综合一些商业银行的成功经验，一个完整的全生命周期数据治理流程由事前预防、事中监测、事后评估与整改三个阶段组成。

1．要做到事前预防

例如，良好的生活习惯是身体健康、预防疾病最有效的措施，完善的制度、严谨的工作方式也是防止数据发生问题的最重要保证。上述谈到的战略文化、规章制度的贯彻落实，就是最好的事前预防举措。此外，可以将相关举措系统化，并与日常工作有效结合，改进流程，以便更有效地防止数据问题的发生。我国一些大型商业银行已经研发了专门的数据治理平台，如企业级元数据管理系统、数据质量管理系统、数据生命周期管理平台等，将相关制度规范对各数据治理领域的要求在管理平台中实现硬控制和约束，并在流转的各个环节由相应的组织和角色负责，实施认责机制，通过这些措施，有效地预防了数据问题的产生。