银行业数据治理之路是一个复杂且重要的过程，它从保障数据安全起步，但最终目标是赋能智能化。银行业是高度依赖于数据的行业，因此，良好的数据治理是确保业务连续性、风险管理和合规的关键。

数据治理最初的重点是保障数据的安全性和完整性。为了实现这一目标，银行建立了各种数据管理和控制机制，例如数据加密、访问控制和审计跟踪等。这些基础的安全措施有助于保护客户信息不被非法获取或滥用，同时防止金融欺诈和洗钱等活动。

然而，随着技术的发展和市场竞争的加剧，银行业对数据的应用已经不再局限于简单的安全性和合规性需求。数据已经成为银行的核心资产和创新驱动力。因此，单纯地保障数据安全已经不能满足银行业的发展需求，数据治理的视角逐渐扩大，涉及对数据的全面管理和利用。

现在，银行业的数字化转型正在深化，对数据的需求和应用更加广泛和深入。为了更好地支持业务决策和创新，银行需要构建一个完整的数据治理体系。这个体系包括数据质量管理、数据架构管理、数据流程管理、数据标准和数据安全等多个方面。

数据治理不仅要确保数据的准确性和完整性，还要确保数据的质量和一致性。这意味着数据治理需要更加精细化的管理措施，例如数据清洗、数据验证和数据标准化等。此外，为了提高数据的利用效率和效果，数据治理还需要建立统一的数据平台和数据接口，以便不同部门和业务线之间能够共享和交换数据。

同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，银行业开始利用这些技术进行风险控制、客户分析和业务创新等方面的工作。这要求数据治理不仅要确保数据的准确性和完整性，还要确保数据的及时性和有效性。因此，数据治理需要更加注重数据流程管理和数据生命周期管理，例如建立数据质量管理流程、数据治理平台和元数据管理系统等。

综上所述，银行业的数据治理之路是一个不断演进和发展的过程。从保障数据安全到赋能智能化，银行业需要建立一套完整的数据治理体系，以支持业务的快速发展和创新。同时，银行业也需要不断探索和实践新的技术和方法，以不断提高数据治理的效果和效率。