数据治理研究推进中信银行数据标准化建设-金融数据标准化系列
金融数据治理解决方案
评估与持续改进
01
02
03
04
建立评估机制
制定数据治理评估指标和方法 ，定期对数据治理工作进行评
估和审查。
识别改进机会
通过评估发现数据治理中存在 的问题和不足，识别改进的机
会和优先级。
制定改进计划
针对识别出的问题，制定具体 的改进计划和措施，明确责任
人和时间节点。
跟踪改进效果
对改进计划的执行情况进行跟 踪和监控，确保改进措施得到 有效落实并取得预期效果。
金融数据治理解决方案
汇报人： 2024-02-05
1
目 录
contents
• 金融数据治理背景与意义 • 金融数据治理目标与原则 • 金融数据治理框架构建 • 金融数据全生命周期管理 • 金融数据质量评估与提升方法 • 金融数据治理实践案例分享 • 金融数据治理挑战与对策建议
金融数据治理背景与意义
金融数据治理挑战与对策建 议
3
当前面临主要挑战
数据质量参差不齐
由于来源众多、格式各异，金融 数据存在大量重复、错误、不完 整等问题，严重影响数据分析和
决策效果。
数据安全风险突出
金融数据涉及客户隐私、交易信 息等敏感内容，一旦泄露或被滥 用，将给金融机构和客户带来巨
大损失。
监管合规压力加大
随着金融科技的快速发展，监管 机构对金融数据的采集、存储、 使用等方面提出了更高要求，金 融机构需不断适应和满足监管要
提升数据质量
通过数据治理，可以清洗、整 合、转换数据，提高数据的质
量和可用性。
保障数据安全
数据治理有助于建立完善的数 据安全体系，确保数据的机密 性、完整性和可用性。
促进业务创新
高质量的数据是金融业务创新 的基础，数据治理有助于金融 机构更好地挖掘数据价值，推 动业务创新。
推进数据安全标准体系建设研究
推进数据安全标准体系建设一、推进数据安全标准体系建设（一）加强数据安全产业重点标准供给充分发挥标准对产业发展的支撑引领作用，促进产业技术、产品、服务和应用标准化。
鼓励科研院所、企事业单位、普通高等院校及职业院校等各类主体积极参与数据安全产业评价、数据安全产品技术要求、数据安全产品评测、数据安全服务等标准制定。
高质高效推进贯标工作，加大标准应用推广力度。
积极参与数据安全国际标准组织活动，推动国内国际协同发展。
二、构建数据安全繁荣产业生态（一）推动产业集聚发展立足数据安全政策基础、产业基础、发展基础等因素，布局建设国家数据安全产业园，推动企业、技术、资本、人才等加快向园区集中，逐步建立多点布局、以点带面、辐射全国的发展格局。
鼓励地方结合产业基础和优势，围绕关键技术产品和重点领域应用，打造龙头企业引领、具有综合竞争力的高端化、特色化数据安全产业集群。
（二）打造融通发展企业体系实施数据安全优质企业培育工程，建立多层次、分阶段、递进式企业培育体系，发展一批具有生态引领力的龙头骨干企业，培育一批掌握核心技术、具有特色优势的数据安全专精特新中小企业、专精特新小巨人企业，培育一批技术、产品全球领先的单项冠军企业。
发挥龙头骨干企业引领支撑作用，带动中小微企业补齐短板、壮大规模、创新模式，形成创新链、产业链优势互补，资金链、人才链资源共享的合作共赢关系。
（三）强化基础设施建设充分利用已有资源，建立健全数据安全风险库、行业分类分级规则库等资源库，支撑数据安全产品研发、技术手段建设，为数据安全场景应用测试等提供环境。
建设数据安全产业公共服务平台，提供创新支持、供需对接、产融合作、能力评价、职业培训等服务，实现产业信息集中共享、供需两侧精准对接、公共服务敏捷响应。
三、数据安全治理总结与展望根据数据安全推进计划发布的《2022年数据安全行业调研报告》，六成以上参与调研的需求侧企业在制度文件编制、合规工作开展、技术工具部署等方面推进了相关工作。
浅析银行业如何做数据治理
2018年5月，银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动。
这次是银保监会首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度，明确要将银行数据治理工作常态化、持久化，标志着我国银行业数据治理新时代的正式启幕。
本篇文章，笔者将为大家解读一下有关银行进行数据治理的三个问题，明确在行业快速变化的大环境下，如何建立健全数据治理长效机制，促进银行转型升级。
要明确三个问题：1、银行数据治理的现状2、银行数据治理体系框架3、银行如何实施数据治理我国银行数据治理的现状我国银行业的信息化建设历经二十年的发展，目前已建立较为完备的信息系统，通过广泛的业务类型和多样的金融产品积累了大量的数据，而且数据管理在银行业发展普惠金融和绿色金融的道路上也发挥了关键作用。
近年来，国家监管层面不断完善数据治理工作，但目前商业银行数据管理仍存在一些突出问题：银行内部统计数据不完整，具有一定片面性；机构间统计标准不一致，数据搜集整合存在错配；数据分布零散化，未能实现大数据集中化管理；数据管理局部化，未能形成全生命周期性管理；数据风险管控机制仍存在不足；数据管理部门与银行业务部门之间未能形成良好协同，导致数据收集流程效率低下；数据挖掘与数据应用力度不足等。
进一步来看，数据管理体制不健全、内部管理职能不清等因素是导致数据问题的根本原因。
因此，要持续、有序地推进银行的数据治理工作，仍需要解决下列问题：1、缺少数据治理企业文化。
全行企业文化的建设必须考虑到数据资产管理这个层面，从战略角度启动、开展和推进数据治理工作，建立一种以数据资产为导向的企业文化，将数据治理、科技治理和公司治理有机的结合起来。
2、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。
需要各个部门之间，尤其需要加强科技部门和业务部门之间的合作，才能最终高质量、高成效的完成数据治理工作。
商业银行数据治理体系构建思考
… … … …
数据 治理体 系的构 建是数 据治 理工作 的基础，然 面侉 系框架 ． ． 规勘之 后魄贯颧执 行碧为 重 夏 数据 治理是＿臻基础性Ｉ作 ，仅仅依靠数据治理缉织是番 可能完成 的。需要全行上下 共同
参与 建立金行 数据治理文彳Ｅ， 七
２２ ／ 国 融 脑 ２ ０． 中 金 电 ３ １２
腿 Ｉ ｍ
据 分 析 和 数 字 化 管 理 的理 念 贯 彻 企 有 效 的 解 决 ；数据 不 一 致 需 要 通 理 组 织 将 承 担 数 据 管 理 者 的 职 责 ， 业 管 理 整 个 过 程 。数 据 对 于 银 行 来 过 推 进 数 据 标 准 化 进 行 系 统 间 协 负责 落 实 全 行 数 据 治 理 的 工 作 ， 同
来的数据会 出现不一致的情况 。
（ ３）协 调 相 关 部 门解 决 。涉 分 析 、监 控 、清 洗 等 管 理 活 动 ， 以
问题要通过业 务系统解决 ，为 了保 及跨 系统 、跨 条线时 ，沟通成本较 满足对 数据质量要求 。为此 ，银行
障 业 务 系统 能 够 采 集 真 实 、完 整 、
商业银行数据治理体系构建思考
中信银 行 股 份有 限公 司数 据 治理 工作 组
数据是银行 的重要资产之一 ，
其重要性不亚于金融资产 。数据治 理是在明确数据责任 的前提下 ，为 促进数据有效使用和发挥业 务价值 而展开 的一 系列业 务 、技术 和管 理 相结合 的实践活动 。中国银行业 监
过数据标准保 障基础 数据的一致性
和 严 密 性 ，合 理 制 定 标 准 并 严 格 执
临时性需求为主 ，口径 连贯性难 以 行 数 据 标 准 ，确 保 各 应 用 系 统 的标
银保监发〔2018〕22号 银行业金融机构数据治理指引
中国银行保险监督管理委员会关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知银保监发〔2018〕22号各银监局，机关各部门，各政策性银行、大型银行、股份制银行，邮储银行，外资银行，金融资产管理公司，其他会管金融机构：现将《银行业金融机构数据治理指引》印发给你们，请遵照执行。
2018年5月21日（此件发至银监分局和地方法人银行业金融机构）银行业金融机构数据治理指引第一章总则第一条为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。
第二条本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。
本指引所称银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。
第三条数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
第四条银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。
第五条银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：（一）全覆盖原则。
数据治理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。
（二）匹配性原则。
数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。
（三）持续性原则。
数据治理应当持续开展，建立长效机制。
（四）有效性原则。
数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。
第六条银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。
法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。
中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见（全）【最新】
中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见之大型商业银行和股份制商业银行篇------------------------------------------------------- P2中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见之农村金融篇------------------------------------------------------- P65中国银行业监督管理委员会二○一一年六月中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见之大型商业银行和股份制商业银行篇中国银行业监督管理委员会二○一一年六月目录第一章信息科技发展状况 (3)第二章面临的机遇与挑战 (9)第三章信息科技发展的目标、原则、重点与实施策略 (12)第一节总体目标 (12)第二节指导原则 (13)第三节战略重点 (14)第四节实施策略 (16)第四章推进信息科技治理能力建设，加强信息科技战略与企业战略协同 (17)第一节深入开展信息科技治理体系建设 (18)第二节优化信息科技组织架构 (20)第三节加强信息科技队伍建设，提升信息科技核心竞争力 (20)第四节构建信息科技制度框架，有效提高管理水平 (22)第五节建立健全架构管控体系，贯彻落实信息科技战略 (23)第五章打造智能绿色基础设施，提高支持业务发展能力 (23)第一节加强基础设施优化整合，提高基础设施支撑保障能力 (24)第二节提高基础设施管理水平，提升基础设施服务能力 (27)第三节加强技术应用，提高基础设施可持续发展能力 (29)第六章加强信息科技风险管理，完善研发运维体系 (31)第一节建立全面的信息科技风险管理体系与长效管理机制 (32)第二节加强信息安全管理，全面提升信息安全保障能力 (33)第三节强化研发体系建设，掌握信息科技核心能力 (34)第四节强化运维体系建设，提升系统服务水平 (36)第五节建立业务连续性管理体系，保障金融服务持续稳定 (37)第六节建立健全信息科技外包管理机制，防范外包风险 (39)第七章加大应用体系建设力度，提升经营管理能力与客户服务水平 (40)第一节推进核心应用系统建设，打造高效灵活的业务运营平台 (41)第二节加强内部管理系统建设，提高精细化管理水平 (46)第八章加强风险管理基础设施建设，提升风险管理水平 (47)第一节完善信用风险管理系统建设 (48)第二节推进市场风险管理系统建设 (49)第三节加强操作风险管理系统建设 (49)第四节推进资产负债管理信息化建设 (50)第五节加强资本管理信息化建设 (51)第六节建立信息披露和报告体系 (51)第七节构建风险数据环境 (51)第九章发挥科技创新优势，促进电子银行全面发展 (52)第一节推进电子银行技术与业务模式创新，拓展金融服务渠道 (52)第二节推进电子渠道整合，促进电子银行服务多元化发展 (55)第三节深化风险防控，健全电子银行安全保障体系 (56)第十章建立数据治理机制，推进数据标准化和质量建设 (59)第一节提高认识，建立数据治理体系 (59)第二节加快数据标准建设，统一数据规范 (60)第三节加强数据全生命周期管理，提高数据质量 (61)第四节优化数据架构，推动数据信息逻辑整合 (61)第一章信息科技发展状况“十一五”期间，大型商业银行和股份制商业银行（以下简称大中型银行）信息化建设取得了巨大进步，各银行机构围绕自身整体发展战略，推进信息科技规划与信息科技架构设计，开展应用系统与基础设施建设，逐步建立安全高效的信息系统运行平台，开发种类多样、功能丰富的产品体系，为加快业务发展、加强内部管理和推进全面风险管理提供了有力支持，信息科技已成为银行核心竞争力的重要组成。
加强金融机构信息管理推进金融标准化建设
确， 互相 推诿等 。 诸如以上 问题的存在 ， 使得央行分支
机构在与当地 金融机构就此 项工作进行 沟通 时， 实 落
不够， 效率不高。
三． 加强 金 融 机 构 信 息管理 ， 推 金融 标 准 化 助 建设
央行通过各类联 席会议 、 务交流会 以及各种宣 业
金融机构信息系统间互通共享的方式、 方法， 考虑将金 融机构对 《 规定 》 的执行情况作为年度考核指标 ， 增强
过 主动与相关部 门协调合作 ， 积极推 进中国金融标准
化体系的建立 、 完善、 应用及管理 ， 加强同国际金融标 准化组织 的沟通与交流 ， 加强金融标准在具体业务领 域 的应 用， 将实施 标准化 战略作 为提高金融行业整体
竞争力的一项 重要举措并不 断推 进。 央行２ ０ 年开始 ０５
更高效进行组织部署。
虽然央行 已正式 发文， 《 将 规定 》 《 和 规范 》 通知
至所有金融机构 ， 但通 过两次集 中的信息验证 发现大 多金融 机构对央行标准信息化管理 工作不够 重视 ， 对 机构信息管理 的重要性认识 不够充分， 主要表 现在 没 有积极 向上级部 门咨询相关 工作 ； 清楚编码 的作用 不
采用Ｉ０ ０ ２ 标准， Ｓ ２０ ２ 并逐步在二代支付系统、 中央债券 综合业务系统 、 中央银行会 计核算系统等重要系统中应 用， 在此基础上将实现金融业信息系统 “ 直通 式” 流程
处理， 促进 信息系统互联互通与信息共享 的标准化 ， 对
融 机构进行要求 其出具 相关证 照 的现场检查 时， 查 检
加强金融机构信息管理 推进金融标准化建设
■ 人 民银 行徐 州市 中心支行 宋立 志
“ 十一五” 时期 ， 中国人 民银行迅速推进信息化建 设， 金融标准化工作稳 步开展 ， 本完成了业务信息化 基
浅谈商业银行数据治理
浅谈商业银行数据治理在商业银行数字化转型诉求日益迫切的今天，能够高效获取高质量的数据并加以分析利用，充分发挥数据价值，是商业银行实现数字化转型的重要支撑，从而推动金融高质量发展，提高金融服务效率，更好地服务实体经济和满足人民群众需求。
在这样的背景下，商业银行数据治理的工作效率和成效就显得特别重要，只有夯实了数据基础，有高质量数据的支撑，商业银行的数字化转型之路才能行稳致远。
一、商业银行开展数据治理的背景(一)监管政策及相关要求从监管层面来看，自2018年银保监会下发《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》)以来，该《指引》为商业银行搭建完善的数据治理体系提供了指导。
在数据治理架构、数据管理、数据质量控制等五方面提出明确要求，并对数据治理进行了定义。
2021年银保监会发布《商业银行监管评级办法》，将“数据治理”纳入了评价体系，权重占比5%，“数据治理”被列入了商业银行风险监管的评价指标，银行业的数据治理成为了“严监管”的重要领域。
2022年银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中更是提出“健全数据治理体系。
制定大数据发展战略，确立企业级的数据管理部门，发挥数据治理体系建设组织推动和管理协调作用。
完善数据治理制度，运用科技手段推动数据治理系统化、自动化和智能化。
完善考核评价机制，强化数据治理检查、监督与问责。
加强业务条线数据团队建设。
”2022年人民银行印发《金融业数据能力建设指引》旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据，引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用，充分释放数据要素价值，为金融机构加快数字化转型发展夯实数据基础，打造适应数字经济时代发展的金融核心竞争力。
(二)数据治理的概念和基本原则数据治理是指银行业银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
中国银行数据治理工作总结
中国银行数据治理工作总结
近年来，随着金融科技的快速发展和大数据时代的到来，数据治理成为了银行
业的重要课题。
中国银行作为国内领先的金融机构，一直致力于加强数据治理工作，以确保数据安全、合规性和有效性。
在过去的一段时间里，中国银行在数据治理方面取得了一系列显著成果，为银行业的数字化转型提供了有力支持。
首先，中国银行建立了完善的数据治理框架。
该框架包括数据管理、数据安全、数据合规等多个方面，覆盖了数据治理的全流程。
同时，中国银行还建立了专门的数据治理团队，负责制定数据治理政策、标准和流程，并监督执行情况，确保数据治理工作的顺利进行。
其次，中国银行加强了数据安全保护。
银行作为金融机构，拥有大量敏感客户
信息和财务数据，数据安全是至关重要的。
中国银行通过加强数据加密、权限管理、网络安全等措施，有效保护了数据的安全性，防范了各类数据泄露和攻击事件。
此外，中国银行还注重数据合规性管理。
在金融行业，数据合规性是非常重要的，银行需要遵守相关法律法规和监管要求，确保数据的合法性和规范性。
中国银行建立了严格的数据合规管理机制，对数据采集、存储、使用等环节进行严格监控，确保数据的合规性，为银行业务的正常运营提供了保障。
总的来说，中国银行在数据治理方面取得了显著成绩，为银行业的数字化转型
提供了有力支持。
未来，中国银行将继续加强数据治理工作，不断完善数据治理框架，提升数据安全保护能力，加强数据合规性管理，为客户提供更加安全、便捷的金融服务。
数据治理制度体系建设-概述说明以及解释
数据治理制度体系建设-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述数据治理是指在组织中对数据资源进行有效而持续性的管理和控制的过程。
随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量的数据产生和积累，如何高效地管理和利用这些数据已经成为一个亟待解决的问题。
数据治理制度体系的建设旨在通过建立规范、标准和流程，确保数据的完整性、一致性和可用性，从而提高数据的质量和价值，为组织的决策和业务发展提供可靠的支持。
本文将详细介绍数据治理制度体系的建设，并探讨其意义、基本要素、建设步骤以及实施和监督等方面内容。
首先，文章将解释数据治理的概念和意义，明确数据治理的核心目标和作用。
其次，将介绍数据治理的基本原则，包括数据责任、数据质量、数据安全、数据合规和数据价值等方面。
然后，将论述数据治理的重要性和必要性，分析在数据治理不完善或缺失的情况下可能带来的风险和影响。
最后，将探讨数据治理的挑战和难点，如数据分散、数据标准化、数据共享和隐私保护等问题。
通过对数据治理制度体系的建设意义的分析，本文旨在引起读者对数据治理的重视，并提供一些实践经验和建议，帮助组织建立健全的数据治理制度体系。
数据治理制度体系的基本要素和建设步骤将为读者提供一个系统化的指导，以便组织能够根据自身情况有针对性地进行数据治理的建设工作。
最后，文章将介绍数据治理制度体系的实施和监督，指出落实数据治理制度体系的重要性，并探讨如何进行有效的监督和评估。
通过本文的阅读，读者将了解到数据治理制度体系的建设对于组织的重要性，明确数据治理的核心概念和原则，并掌握相关的实施步骤和建设要点，为组织的数据管理和治理提供有力的支持。
数据治理制度体系的建设是一个长期的过程，需要组织的高层重视并付出持续的努力，但它也是组织成功应对数据挑战和实现数据驱动决策的关键。
1.2 文章结构：本文主要围绕数据治理制度体系建设展开讨论。
文章将分为三个主要部分，每个部分都探讨了数据治理制度体系在不同方面的重要性和必要性。
数据治理标准化
数据治理标准化在当今大数据时代，数据的价值不断凸显，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，并积极探索如何更好地管理和利用数据。
然而，数据的治理工作也面临着一系列挑战，包括数据的质量问题、安全风险、合规性要求等。
为了解决这些问题，数据治理标准化逐渐成为了一种必要的手段。
数据治理标准化是指对数据治理进行规范化和标准化的过程。
它旨在建立一套统一的数据治理标准和规则，确保数据的准确性、完整性、可信度等方面的要求得到满足。
下面我们将介绍数据治理标准化的重要性以及实施数据治理标准化的主要步骤和关键考虑因素。
一、数据治理标准化的重要性1. 提高数据质量：数据治理标准化可以帮助企业建立统一的数据质量标准，通过规范数据输入、存储、处理等环节，提高数据的准确性和一致性，降低数据质量问题带来的风险。
2. 保证数据安全：数据治理标准化可以建立一套数据安全管理制度，包括数据的加密、权限管理、风险评估等措施，保护数据不被恶意篡改、泄露或损毁，确保数据的安全性和完整性。
3. 提升数据利用价值：数据治理标准化可以帮助企业更好地理解和分析自己的数据，挖掘出更多的商业洞见，提升数据的利用价值，为企业的决策和业务创新提供支持。
二、数据治理标准化的主要步骤和关键考虑因素1. 明确治理目标和范围：企业在制定数据治理标准化方案时，首先需要明确自己的治理目标和范围。
不同企业的数据治理需求可能不同，因此需要根据自身情况确定数据治理的具体目标和范围，例如数据质量改进、数据安全保障、数据合规性等。
2. 建立数据治理制度：企业需要建立一套健全的数据治理制度，包括组织架构、职责分工、流程规范等。
制定明确的数据治理政策和规程，建立数据治理委员会或相关的部门负责数据治理工作，确保数据治理工作的顺利进行。
3. 确保数据质量：数据质量是数据治理的核心问题之一。
企业需要建立一套科学的数据质量评估和监控机制，通过数据清洗、验证、整合等手段，提高数据的准确性、完整性和一致性。
数据治理 数据标准化
数据治理数据标准化在当今大数据时代，数据治理和数据标准化变得越来越重要。
随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，企业和组织需要更好地管理和规范数据，以确保数据的准确性、一致性和可靠性。
数据治理和数据标准化是实现这一目标的关键步骤。
首先，数据治理是指组织对数据的管理和控制，以确保数据的质量、安全性和合规性。
数据治理涉及数据的收集、存储、处理、分析和共享等方面，需要建立明确的数据管理流程和规范，以保证数据的完整性和可靠性。
通过数据治理，组织可以更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。
其次，数据标准化是指对数据进行统一的规范和格式化，以确保数据的一致性和可比性。
数据标准化包括数据命名规范、数据格式规范、数据字段规范等方面，通过统一的标准和规范，可以避免数据混乱和不一致，提高数据的可理解性和可操作性。
数据标准化也有助于不同系统和应用之间的数据交换和集成，促进信息的共享和互通。
数据治理和数据标准化对于组织来说具有重要意义。
首先，它们可以帮助组织更好地理解和管理数据，避免数据孤岛和数据孤立现象，提高数据的价值和利用效率。
其次，它们可以提高数据的质量和可靠性，减少数据错误和冗余，降低数据管理和维护的成本。
此外，它们还可以提升组织的决策能力和竞争力，使组织能够更快速地适应和应对市场变化和挑战。
在实施数据治理和数据标准化时，组织需要注意以下几点。
首先，需要建立明确的数据治理和数据标准化的责任和流程，明确数据管理的所有者和相关人员的职责和权限。
其次，需要制定完善的数据管理规范和标准，确保数据的一致性和可靠性。
再次，需要借助先进的数据治理和数据标准化技术和工具，提高数据管理的效率和水平。
最后，需要不断优化和完善数据治理和数据标准化的机制和方法，以适应数据环境的变化和发展。
综上所述，数据治理和数据标准化是当今大数据时代组织不可或缺的重要环节。
它们可以帮助组织更好地管理和规范数据，提高数据的质量和可靠性，增强组织的竞争力和创新能力。
以数据治理赋能银行金融科技-2019年精选文档
以数据治理赋能银行金融科技在当前经济形势下，全面落实金融科技战略、推进金融科技创新体制改革，加速数字化转型，已成为银行业金融机构转换发展动能和寻求发展突破的最佳选择。
金融科技的核心在于数据化经营，数据治理能力和数据应用能力正逐渐成为金融科技转型竞争的新优势。
近年来，银行业金融机构在业务快速发展过程中，积累了客户数据、交易数据、外部数据等海量数据，拥有良好的大数据基础。
随着信息化、数字化、智能化的高速发展，数据所创造的价值不断提高，管理层对于数据资源是银行重要资产的认识不断加深，以及数据资产和数据主权意识的觉醒，最大程度地挖掘数据价值、实现有效的数据治理将成为银行机构最重要的任务之一。
近期银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》以取代银监会2011年颁布的《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》，旨在引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平，推动银行业金融机构由高速增长向高质量发展转变。
大银行通过多年数据治理基础工作的探索和积累，已开始重点关注和着手通过数据治理带动业务价值和数据价值提升；中小银行目前的主要精力集中在建立数据治理体系，搭建组织架构，明确管理职责，补足治理短板，探索发现符合自身特点的数据治理方法和价值实现路径。
本文以下内容将围绕银行开展数据治理的目标、问题与挑战、工作原则和关键措施四个方面进行阐述。
主要目标建立长效机制，形成良性运转闭环。
数据治理是一个长期、复杂的系统工程，建立一套切实可行的长效数据治理机制，是数据治理成果能够真正实施落地的重要保障。
为此，需要提升对数据治理的战略认知，建立符合监管要求和银行管理要求的数据治理体系和管理机制，包括数据治理组织架构、职责及数据治理相关管理办法、制度和规范，落实数据治理责任，强化内部用数意识，建立良好数据文化，将数据治理融入经营管理、业务发展和风险管理的全过程，通过标准制定、贯标，质量监测，问题跟踪解决，形成全行数据良性运转的闭环，唯有如此，数据治理活动才能落到实处，并持续推动。
推进全行集约化运维 赋能业务数字化转型--中信银行网络安全策略可视化管理平台建设实践
Application 陳國剧推进全行集约化运维赋能业务数字化转型—中信银行网络安全策略可视化管理平台建设实践文II中信银行刘小娜徐袁嫒任子建宋义华I运维体系是I T系统效能发挥的i1重要保障。
近年来，中信银行秉 承“新技术驱动、价值导向”的科技创新 理念，积极推进全行1T运维体系向集约 化、自动化、智能化方向转变，持续保障 1T系统的安全稳定与敏捷高效，最大限 度释放I T系统支撑效能，为经营业务的 创新与转型赋能:防火墙访问控制策略变 更管理是运维工作的重要内容，占网络运 维部门整体工作量的30%以上，变更工 作的效率与效果同时制约着银行业务的敏 捷性与安全性，是中信银行全行集约化运 维体系建设页解决的重点与难点问题：全行集约化运维转型的背景与思路中信银行在推行集约化运维前，总、分行独立承担运维工作，能力参差不齐，对厂商依赖严重，难以进行全行统筹规划 和统一管理，“运维孤岛”长期存在，运 维部门人力总处于相对不足状态.工作效 率低，安全合规难度大、风险高随着总行运维能力的日益增强，以 云平台为代表的各种先进技术和工具快速 推广，数据中心服务能力成熟度稳步提升 为全面提升总、分行运维部门的工作效率 与效果，总行积极推进集约化运维工作，从机房、系统、网络、流程、运行、合规 和安全7个方面进行全方位建设，构建全 行一体的运维模式，从根本上解决运维工 作面临的问题，助力全行科技转型。
策略统一管理成为必须解决的难题随着信息安全管理制度的不断完善，以及相关监管机构对网络安全防护要求的不断提高，中信银行在内、外部网络区域边界均部署有大M的防火墙设备，通过设置严格的网络访问控制策略，实现网络安全域的划分与隔离，在网络层面落地最小特权原则网络访问控制策略是中信银行多层次、立体化信息安全防护体系的重要基础，但在实际运维中存在着诸多挑战，在集约化运维模式下这些问题更加凸显1. 网络访问控制策略运维体量大总分行防火墙数量总计几百台，策略数量整体在百万条以上，相关的配置完全由网络管理员人工编写，策略变更频繁，日常变更工作M大。
银行数据标准化
银行数据标准化1. 引言银行作为金融行业的核心机构，承担着存款、贷款、支付结算等重要职能。
随着信息技术的快速发展，银行业务数据的规模和复杂度不断增加，面临着数据质量不一致、数据集成困难等问题。
为了解决这些问题，银行数据标准化成为一项重要工作。
本文将介绍银行数据标准化的意义、方法和实施过程。
2. 银行数据标准化的意义2.1 提高数据质量银行业务涉及大量的数据，来自不同业务部门和系统，数据的质量直接关系到业务分析和决策的准确性。
通过数据标准化，可以消除数据质量问题，确保数据的一致性和准确性。
2.2 实现数据集成银行内部存在多个业务系统，这些系统之间的数据格式和结构可能存在差异，导致数据集成困难。
通过标准化，可以统一业务系统的数据格式和结构，实现数据的无缝集成，提高业务处理效率。
2.3 支持风险管理银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
通过标准化银行数据，可以更好地进行风险监测和管理。
例如，建立统一的风险数据模型，可以更容易地进行跨系统的风险计量和风险评估。
3. 银行数据标准化的方法银行数据标准化涉及到数据模型设计、数据规范定义和数据转换等多个方面。
下面介绍几种常用的银行数据标准化方法。
3.1 数据模型设计数据模型是银行数据标准化的基础，它定义了数据的结构、关系和约束条件。
银行可以使用统一建模语言（UML）或实体关系模型（ERM）等工具进行数据模型设计。
在设计数据模型时，需要考虑到业务需求、数据关系、数据粒度和数据质量等因素。
3.2 数据规范定义数据规范定义是指对数据进行描述和解释的过程。
银行可以使用元数据管理工具，定义数据的名称、含义、类型、长度、格式规范等，确保不同系统之间对数据的理解和使用是一致的。
同时，还需要定义数据集成和转换的规范，以确保数据的交换和转换过程符合预期。
3.3 数据转换数据转换是将数据从源系统转移到目标系统的过程。
在进行数据转换时，需要考虑到数据格式、数据清洗、数据映射和数据验证等环节。
转型调整、夯实基础，全面落实新战略--中信银行信息科技工作回顾与展望
转型调整、夯实基础，全面落实新战略--中信银行信息科技工作回顾与展望王燕【期刊名称】《中国金融电脑》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】4页(P16-19)【作者】王燕【作者单位】中信银行股份有限公司信息技术部总经理【正文语种】中文2014年是中信银行全面落实新战略，加速全行业务转型和战略调整的关键一年，也是全行信息技术三年规划落实承前启后的关键一年。
为此，中信银行信息技术部门将继续以新战略为指引，加速推进各项信息技术工作。
2013年，中信银行信息技术部门以全行新发展战略为指引，加快转型，锐意进取，切实理顺科技与业务关系，牢固树立以客户为中心的工作理念，大力推进新核心系统升级改造项目群建设，在网络金融和移动支付领域积极探索，着力支持全行业务转型和结构调整。
2014年，中信银行将继续着眼于“建设有独特市场价值的一流商业银行”的发展愿景，以更大的勇气和智慧，努力开拓创新，加强基础管理、抓质量、保安全，助力全行业务发展再上新台阶。
1.调整确立了战略引领的信息技术新定位中信银行的新发展战略，不仅描绘了如何实现“独特市场价值”的定位和业务发展模式，也清晰描绘了信息技术在业务模式中的关键作用和承担的角色。
对照新战略，中信银行用了3个多月时间逐一分析、分解信息技术任务，重新修订了2013～2015年信息技术三年发展规划，并得到高管层和董事会的批准执行；重新评估了“核心业务系统升级改造项目”需求，确保新核心架构、信息、功能符合战略发展要求；积极主动理顺信息技术与业务的关系，妥善处理信息技术核心能力的长期建设与满足短期业务迫切需求之间的关系，确定了坚定推进以“新核心”战略项目群为主，兼顾市场竞争和监管要求的科技建设策略；提高信息技术决策层级，强化了信息技术在实现银行战略目标中不可或缺的支撑作用。
2.加强企业级架构管控针对中信银行存在的系统分散、重复建设问题，着力建设需求、数据、架构管控机制。
中信银行成立了运营管理部，牵头负责业务需求整合和数据管控，信息技术部与运营管理部积极配合，纠正技术驱动项目等做法，并抓住机构改革机遇，与零售、公司板块协商，推进板块内部需求和系统整合，改善需求质量，提高信息技术项目投入的价值；在信息技术部门内部，充实架构团队力量，强化企业级应用、数据和技术架构管控力度，完善应用架构，完成了企业级数据仓库、大数据应用和新资本管理办法的实施规划和技术验证，梳理和建立了全行统一的信息系统清单，提出了废弃、保留、整合、优化的策略，树立了架构决策权威，形成了全行统一的基础软件版本管理和升级策略机制，企业架构管控的有效性得到提高。
数据治理标准化
数据治理标准化
这些是数据治理标准化的一些方面，具体的标准化内容需要根据组织的需求和实际情况来 确定。标准化数据治理可以帮助组织建立统一的数据管理规范，提高数据的质量和价值，支 持组织的决策和业务发展。
数据治理标准化
5. 数据生命周期管理标准：制定数据生命周期管理标准，规定数据的创建、存储、使用、 归档和销毁等各个阶段的管理要求，确保数据的有效管理和合规性。
6. 数据治理流程和责任标准：制定数据治理流程和责任标准，明确数据治理的流程和责任 分工，确保数据治理的有效实施和监督。
7. 数据报告和指标标准：制定数据报告和指标标准，定义数据报告的格式、内容和频率等 ，确保数据报告的准确性和可比性。
数据治理标准化
数据治理标准化是指在组织内部或跨组织之间制定一套统一的规范和标准，用于管理和处 理数据。标准化数据治理可以帮助组织确保数据的质量、一致性和可靠性，减少数据管理的 混乱和错误，提高数据的可用性和可信度。
以下是一些常见的数据治理标准化的方面：
1. 数据质量标准：制定数据质量标准，定义数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方 面的要求，2. 数据分类和命名标准：制定数据分类和命名标准，统一数据的命名规则和分类体系，确 保数据的一致性和可理解性。
3. 数据安全和隐私标准：制定数据安全和隐私标准，包括数据的访问控制、加密、备份和 恢复等方面的要求，保护数据的安全和隐私。
4. 数据共享和交换标准：制定数据共享和交换标准，定义数据的格式、接口和协议等，确 保数据在不同系统和组织之间的互操作性和一致性。
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数据治理研究推进中信银行数据标准化建设
----金融数据标准化系列案例
为满足精细化营销与管理需要以及日趋严格的外部监管要求，银行对数据的准确性等方面提出了更高需求。
但在提升数据价值过程中，银行经常遇到“企业标准”与“部门标准”共存，数据质量无人认责等问题，使数据管理的工作机制面临前所未有的挑战。
国内外成功的管理实践证明数据治理是数据健康发展的根本保证。
数据治理是在明确数据责任的前提下，为促进数据有效使用和发挥业务价值而展开的一系列业务、技术和管理相结合的实践活动。
银行通过建立健全以数据为中心的文化氛围，使用数据标准
化等数据治理手段，推动业务发展的全面提升。
在数据治理体系中，数据标准发挥至关重要的作用，并依托数据治理体系得以有效执行。
一方面，数据治理的最大驱动力来自数据质量，而数据标准是衡量数据质量的重要标尺。
数据标准化工作作为数据治理基础性工作之一，是创造良好数据环境的重要环节。
另一方面，数据标准化是一项长期、复杂的任务。
数据标准化建设需要依赖数据治理体系明确的企业目标、组织机制及流程制度等内容，进而制定可持续发展的规划和切实可行的实施路径。
中信银行在寻求数据治理切入点时，将2011—2012年定为数据标准年，在全行推广执行已颁布的数据标准，研制其他主题数据标准，落实数据标准管理的各项流程、制度和办法，从数据标准化入手提升数据质量。
一、数据治理和数据标准体系框架
中信银行数据治理目标是明确数据治理责任主体，统一数据规划和标准，提升数据质量，达到数据共享，实现企业的业务发展战略。
具体来讲，数据治理有十大目标：数据有明确和准确的定义
✓数据有明确的责任方
✓数据内容符合标准要求
✓数据内容符合质量要求
✓数据的成本与价值可计量
✓数据集中存储与管理
✓数据有合理的存储期限和方式
✓数据进行统一的加工和整合
✓数据是易访问的
✓数据访问有安全控制
为实现上述目标，在结合现状的基础上，中信银行构建了数据治理体系框架。
中信银行数据治理体系框架从企业级管控层面自上而下规划了一套完整的文化战略、保障机制、数据管理和业务技术融合的模式，确保数据治理各项工作在体系框架的指导下持续、有效进行（数据治理体系框架如图4-1所示）。
数据认责是数据治理核心，只有建立健全数据认责机制才能稳固数据治理成果。
在数据认责方面，数据治理组织承担数据管理者职责，牵头组织数据治理专题研究，制定流程、制度和办法，明确工作机制，创造数据治理文化氛围，结合技术平台等实现手段落实具体工作。
同时，数据标准为数据认责提供了“权责清晰”的保障，为此中信银行在数据治理体系框架下设计了详细的数据标准化体系框架，该标准体系以数据标准内容为核心，以标准组织以及制度流程为保障，并利用标准化工具管理标准内容，同时培养企业数据标准文化氛围，加强数据标准的传导和培训。
数据标准化体系框架如图4-2所示。
二、数据治理推进数据标准化建设
数据治理在规划、流程等方面为数据标准的建设、执行及检核提供了多角度、全流程支持，构建了有标可依、依标可行、行而有效三位一体的、可持续发展的数据标准体系。
（一）遵循企业发展战略和IT规划，指引数据标准化建设
《2011—2015年中信银行战略规划》已通过董事会战略发展委员会审批，明确了“四化一行”的发展愿景、各条线的业务策略和管控策略等内容。
新的业务规划中信银行信息化能力、整体架构规划和工作布局提出了新的需求，而且提出了通过未来五年的努力，中信银行信息化水平进入国内同业前列的目标。
据此，IT规划将数据治理和数据标准化等工作成果作为重要的输入，针对性地分析银行在客户管理、差异化营销、渠道协同、产品管理等领域的需求、项目难点及实施策略，给出管理优化、应用架构、系统定义、项目实施等方面的建议，进一步指
导数据治理和数据标准化建设工作。
（二）加强数据治理组织机制保障，推动数据标准落实
合理、高效的组织机制能有效消除业务与技术的隔阂，形成合力，对数据标准化建设施以主动控制，有效推动数据标准落地，提高数据可信性。
目前，中信银行数据治理工作正处于起步阶段，数据治理组织架构如图4-3所示。
数据治理专岗分属不同的数据治理专题组，其中数据标准专题组负责牵头制定各类数据标准并对制定出来的数据标准负责，专题组内的数据标准组长、数据标准专家和数据标准监督员是数据标准管理者，业务部门和技术部门是数据标准的使用者、执行者。
决策层、管理层和执行层的组织角色和职责如下表所示。
为保证数据标准从业务到科技的落地实施，项目开发流程中设立了检查点进行数据标准执行管理，确保数据标准在系统实现上有效落实。
数据标准管理检查点内容如图4-4所示。
同时，数据治理工作组举办多场数据标准培训，建立数据治理专刊，由浅入深地宣传数据治理知识，培养数据治理文化。
（三）同步开展数据治理其他专题工作，健全数据标准化管理体系
中信银行数据治理工作组充分认识到数据标准工作与数据治理其他专题领域如数据质量、元数据、数据仓库/数据集市之间包含着有机联系，需要开展各领域工作才能健全数据标准化体系。
1. 设立数据质量指标，监控数据标准执行数据质量是数据标准落地情况最为直接的体现。
为此设立数据质量指标衡量数据标准的符合度，监控数据标准的执行。
2. 优化企业元数据模型，管理数据标准
元数据是数据治理各专题的实现基础。
因而优化企业级元模型，纳入数据标准定义，包括主题、信息项和标准代码等内容，同时保存数据标准变更历史。
3. 加快数据基础平台建设，发挥数据标准价值
数据标准能够通过企业级数据仓库得到有效落地。
在数据仓库内实现数据标准的转换落地工作，统一标准后的数据按照数据模型进行有效存储，并为分析型应用提供标准化处理后的数据。
中信银行目前还没有建设数据仓库，为此先从风险数据集市等数据平
台入手。
三、数据治理和数据标准化建设进展
2009年12月，中信银行完成了全行IT规划咨询项目，规划设计了全行IT治理体系框架、应用架构蓝图、数据架构蓝图、基础设施蓝图，并在数据架构蓝图规划中明确了数据治理的高阶要求。
2010年7月，计划财务部和信息技术部牵头，成立了由总行十七个部门组成的数据治理工作组，全面展开数据治理工作。
2011
年2月，完成了客户数据标准的制定工作，并将该标准在ECIF（客户主数据系统）中落地执行，围绕客户数据所进行的数据质量、管理流程及技术实现等一系列实践工作充分验证了数据治理组织机制对标准化实施工作的关键作用。
2011年8月，数据治理工作组启动了全行数据治理规划咨询项目，构建了全行数据治理体系框架以及实施路径，并对数据认责、数据标准、数据质量、元数据、数据生命周期等领域进行了专题研究，计划三至五年内分阶段逐步落实数据治理规划内容。
2011年9月，数据治理工作组启动了产品数据标准和机构数据标准制定工作，构建了全行统一产品目录和产品数据标准；构建了关键机构树以及机构数据标准。
2012年，按照数据治理规划的实施路径，数据治理工作组计划开展协议、事件、指标等重要主题数据标准的研制，同时筹建产品和机构主数据系统，落实数据标准内容，梳理各部门的管理职责，提供全行统一的产品和机构服务，加快全行标准化建设工作。
数据治理和数据标准化工作是一项长期、渐进性的工作，任重而道远。
在中国人民银行的指导下，中信银行数据治理和数据标准化工作坚持技术和业务融合的工作模式，探索数据治理的工作机制，做好数据治理各专题领域的研究和实践，加强与同业的交流和学习，贯彻落实所制定的数据标准体系。
为了能够进一步规范金融行业的数据标准，中信银行将继续积极深入开展进行银行业数据标准的研制工作。