2.1  銀行數據治理的背景

1．數據治理是銀行自身發(fā)展的迫切要求

毋庸置疑，數據已經成為商業(yè)銀行參與競爭的重要武器。在從銀行信息化到信息化銀行的轉變過程中，商業(yè)銀行的發(fā)展模式從規(guī)模驅動的模式轉變?yōu)楦幼⒅丶s式、以效益和質量為核心的新模式。這個轉變必須依靠全面的管理提升和內部挖潛，而數據是定量分析和細化管理不可或缺的重要基礎。

隨著全球一體化經濟的不斷深入發(fā)展，商業(yè)銀行作為經營風險的信用中介正在發(fā)揮著日益重要的作用，同時，也面臨著信用、市場、操作等各類風險的嚴峻挑戰(zhàn)，而銀行應對這些風險的能力直接影響著金融市場和金融秩序的穩(wěn)定性，從客觀上要求銀行不斷提升自身的風險管理水平。隨著利率市場化、互聯網金融、金融脫媒的不斷推進，金融市場的有序開放成為金融體制改革的主流，倒逼銀行必須進行自身轉型，走特色化、差異化的發(fā)展道路，要求銀行充分利用數據這一利器提升自身精細化管理水平。

銀行在長期的經營活動中積累了大量的數據，這些數據除了支持銀行業(yè)務處理流程之外，越來越多地被用于風險控制、決策分析、績效考核、市場定價等管理領域，如果數據存在問題，并且沒有有效的治理機制，將會導致錯誤數據如雪球般越滾越大，導致相關領域業(yè)務無法正常開展，從而導致決策出現偏差。因此，銀行加強數據治理工作勢在必行，只有切實落實好數據治理工作，才能實現銀行數據向銀行知識的價值升華，真正成為銀行提高經營管理水平、應對金融市場挑戰(zhàn)的助推力。

如何保證從海量增長的數據中、從各種問題纏繞的數據中為業(yè)務或決策提供及時、準確、完整、可靠的數據？數據治理即為解決之道。數據治理將使銀行的業(yè)務和戰(zhàn)略實現“內外兼修”，增強數據洞察力，實現以“數據驅動”為戰(zhàn)略的增長模式。

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