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建立银行数据治理体系

我国银行在过去十几年的信息化发展中，都或多或少有些重生产轻分析的现象，这导致了大量以账户为中心的传统交易系统的存在。随着我国金融改革不断深化，尤其是当互联网金融崛起并对传统银行业造成冲击时
2018-04-26 阅读全文>>
树立大数据治理意识三

大数据时代使海量、异构数据的动态采集、实时存储、即时分析成为现实，多元化、个性化、移动化的大数据应用也得以实现，社会治理也可以更多地依托大数据技术得以突破性地创新和提升。
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树立大数据治理意识二

2011年6月，美国麦肯锡全球研究院发布题为《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告，首次正式提出“大数据时代已经到来”的观点，数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素
2018-04-26 阅读全文>>
树立大数据治理意识一

其次，Hadoop、Spark等大数据技术的应用，对数据治理的技术手段提出了许多新的要求。传统模式下基于RDBMS进行管理，SQL是通用的数据访问方式。
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加强数据治理水平，确保数据安全

数据安全或者说数据隐私的重要性比以往有显著提升，这也需要在数据治理中加强对数据安全的重视。在传统应用场景中，数据由企业收集，在企业内部应用，数据所有权的问题并不突出。
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银行数据治理的思考

中国银行业监督管理委员会在《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》中明确指出：“十二五”期间，大中型银行要把数据治理作为重要的制度性建设与基础性工作，加强组织保障、制度保障与流程保障
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我国银行数据治理的现状

经过多年的信息化银行建设，我国各家银行积累了海量的、丰富的数据资源。在当今大数据时代，数据本身非常重要，其潜在资产价值对于银行而言更为关键，数据作为资源的再利用价值为银行业金融业务创新提供了支撑力和驱动力。
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缺少数据治理各领域的管理体系

缺少企业级数据标准管理体系虽然银行拥有了大量的数据资源，但是，也经常面临重要数据缺失，系统间数据不一致
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未建立数据治理流程和有效的认责管理机制

当前，使用数据的部门因具有明确的、迫切的数据需求，而成为处理问题的主要推动者。
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没有完善的组织和制度

随着数据治理工作逐渐被重视，银行内部已离不开一个企业级的数据治理职能组织，应该由专业的业务和技术人员组成专门的组织，来承担数据管理者的职责，牵头负责落实全行数据治理工作。
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缺少数据治理企业文化

银行的数据治理工作是一项庞大而复杂的工程，不是个别部门或少数人员能够妥善完成的，而是需要各部门之间、各层级之间的相互支持与协作，互相认可共同的数据治理目标，尤其需要加强科技部门与业务部门之间的合作
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我国银行数据治理的现状

经过多年的信息化银行建设，我国各家银行积累了海量的、丰富的数据资源。在当今大数据时代，数据本身非常重要，其潜在资产价值对于银行而言更为关键，数据作为资源的再利用价值为银行业金融业务创新提供了支撑力和驱动力。
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在数据服务方面

2010年，中国邮政储蓄银行建立数据分析团队，使数据分析工作进入了常态化的工作模式，有效地支撑和推动了银行业务的发展，并积极推动数据分析成果的业务应用，把数据价值真正转化为商业价值。
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在数据标准方面

2011年，中国工商银行依托元数据管理系统建设集团数据标准管理服务系统，随后分批次建立了1500多个数据标准。2012年，中国工商银行实施全行渠道类型、产品协议相关数据标准的落地改造。
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在数据质量管理方面

2008年，中国工商银行以数据仓库数据质量问题发现机制为突破口，建立起全行性数据质量管理系统，并以此平台为基础开展了有效的数据质量治理工作。
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