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建立銀行數據治理體系

我國銀行在過去十幾年的信息化發展中，都或多或少有些重生產輕分析的現象，這導致了大量以賬戶為中心的傳統交易系統的存在。隨著我國金融改革不斷深化，尤其是當互聯網金融崛起并對傳統銀行業造成沖擊時
2018-04-26 閱讀全文>>
樹立大數據治理意識三

大數據時代使海量、異構數據的動態采集、實時存儲、即時分析成為現實，多元化、個性化、移動化的大數據應用也得以實現，社會治理也可以更多地依托大數據技術得以突破性地創新和提升。
2018-04-26 閱讀全文>>
樹立大數據治理意識二

2011年6月，美國麥肯錫全球研究院發布題為《大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿》的研究報告，首次正式提出“大數據時代已經到來”的觀點，數據正成為與物質資產和人力資本相提并論的重要生產要素
2018-04-26 閱讀全文>>
樹立大數據治理意識一

其次，Hadoop、Spark等大數據技術的應用，對數據治理的技術手段提出了許多新的要求。傳統模式下基于RDBMS進行管理，SQL是通用的數據訪問方式。
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加強數據治理水平，確保數據安全

數據安全或者說數據隱私的重要性比以往有顯著提升，這也需要在數據治理中加強對數據安全的重視。在傳統應用場景中，數據由企業收集，在企業內部應用，數據所有權的問題并不突出。
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銀行數據治理的思考

中國銀行業監督管理委員會在《中國銀行業信息科技“十二五”發展規劃監管指導意見》中明確指出：“十二五”期間，大中型銀行要把數據治理作為重要的制度性建設與基礎性工作，加強組織保障、制度保障與流程保障
2018-04-26 閱讀全文>>
我國銀行數據治理的現狀

經過多年的信息化銀行建設，我國各家銀行積累了海量的、豐富的數據資源。在當今大數據時代，數據本身非常重要，其潛在資產價值對于銀行而言更為關鍵，數據作為資源的再利用價值為銀行業金融業務創新提供了支撐力和驅動力。
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缺少數據治理各領域的管理體系

缺少企業級數據標準管理體系雖然銀行擁有了大量的數據資源，但是，也經常面臨重要數據缺失，系統間數據不一致
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未建立數據治理流程和有效的認責管理機制

當前，使用數據的部門因具有明確的、迫切的數據需求，而成為處理問題的主要推動者。
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沒有完善的組織和制度

隨著數據治理工作逐漸被重視，銀行內部已離不開一個企業級的數據治理職能組織，應該由專業的業務和技術人員組成專門的組織，來承擔數據管理者的職責，牽頭負責落實全行數據治理工作。
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缺少數據治理企業文化

銀行的數據治理工作是一項龐大而復雜的工程，不是個別部門或少數人員能夠妥善完成的，而是需要各部門之間、各層級之間的相互支持與協作，互相認可共同的數據治理目標，尤其需要加強科技部門與業務部門之間的合作
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我國銀行數據治理的現狀

經過多年的信息化銀行建設，我國各家銀行積累了海量的、豐富的數據資源。在當今大數據時代，數據本身非常重要，其潛在資產價值對于銀行而言更為關鍵，數據作為資源的再利用價值為銀行業金融業務創新提供了支撐力和驅動力。
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在數據服務方面

2010年，中國郵政儲蓄銀行建立數據分析團隊，使數據分析工作進入了常態化的工作模式，有效地支撐和推動了銀行業務的發展，并積極推動數據分析成果的業務應用，把數據價值真正轉化為商業價值。
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在數據標準方面

2011年，中國工商銀行依托元數據管理系統建設集團數據標準管理服務系統，隨后分批次建立了1500多個數據標準。2012年，中國工商銀行實施全行渠道類型、產品協議相關數據標準的落地改造。
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在數據質量管理方面

2008年，中國工商銀行以數據倉庫數據質量問題發現機制為突破口，建立起全行性數據質量管理系統，并以此平臺為基礎開展了有效的數據質量治理工作。
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