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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
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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。
2018-04-26
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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
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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。
2018-04-26
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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。
2018-04-26
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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
2018-04-26
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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。
2018-04-26
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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
2018-04-26
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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。
2018-04-26
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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。
2018-04-26
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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
2018-04-26
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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。
2018-04-26
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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。
2018-04-26
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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
2018-04-26
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面对挑战,银行从业者对解决该问题的必要性也达成了共识,整个中国银行业需要制定和实施一个总的、战略性的数据治理工作。为此,我国相当多的银行已经开展数据治理工作,在行内建立了包括管理层在内的数据治理委员会
2018-04-26
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近20年来,我国银行业发展的历程也是现代信息技术在银行业逐步渗透且影响不断加深的过程。信息技术不但给银行带来新的业务,增添运营渠道,而且改变了银行的经营模式。
2018-04-26
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数据治理是企业的责任,需要统一的解决方案和治理模型来保护及共享在不同层面的数据。越来越多的公司通过数据治理提升企业运作效率以及业务洞察力,数据治理也正在被越来越多的中国企业关注。
2018-04-26
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2013年,日本政府正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。该宣言全面阐述了2013 -2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新信息技术国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2018-04-26
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20世纪90年代之前,美国银行业信息化的特征主要是以运用信息技术来支持业务运作,主要功能是进行数据的保存与处理,很少有直接面对顾客的服务功能。
2018-04-26
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随着信息技术的发展和数据的不断累积,无论是政府还是企业,数据治理的发展势头都非常迅猛,各种理论和实践方法层出不穷。近几年,随着大数据时代的来临,各国政府都非常重视大数据的发展和风险控制,同时也注重为了支撑大数据发展和风险控制而进行的数据治理理论研究。
2018-04-26