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随着信息技术的飞速发展，银行业金融机构的数据资产规模日益扩大，数据治理成为银行业务发展的重要支撑，为规范银行业金融机构数据治理工作，提高数据质量和安全性，确保数据资产的价值最大化，特制定本指引。
数据治理目标
1、提高数据质量：确保数据真实、准确、完整、一致，为业务决策提供可靠依据。
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2、保障数据安全：防范数据泄露、篡改等风险，确保数据资产安全。
3、提升数据价值：挖掘数据潜在价值，为业务创新和风险管理提供有力支持。
4、优化数据管理：建立健全数据管理体系，提高数据管理水平。
数据治理原则
1、法规遵从：严格遵守国家法律法规、行业标准和监管要求。
2、安全优先：确保数据安全，防范数据泄露、篡改等风险。
3、统一管理：实现数据资源的统一管理，提高数据利用率。
4、效率优先：优化数据治理流程，提高工作效率。
5、闭环管理：建立数据全生命周期管理，确保数据质量。
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数据治理组织架构
1、数据治理委员会：负责制定数据治理战略、政策和标准，协调各部门数据治理工作。
2、数据管理部门：负责数据治理的日常管理，包括数据质量、安全、合规等方面。
3、业务部门：负责业务数据的管理，确保数据质量、安全、合规。
4、IT部门：负责数据治理的技术支持，包括数据采集、存储、处理、分析等。
数据治理实施步骤
1、数据资产梳理：全面梳理银行业金融机构数据资产，明确数据分类、属性、来源等。
2、数据标准制定：制定数据标准，包括数据格式、命名规则、数据质量要求等。
3、数据质量管理：建立数据质量管理机制，包括数据采集、清洗、校验、监控等。
4、数据安全保障：制定数据安全策略，包括数据加密、访问控制、审计等。
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5、数据合规性管理：确保数据合规，包括数据分类、敏感信息保护、跨境传输等。
6、数据生命周期管理：建立数据生命周期管理机制，包括数据创建、存储、使用、归档、销毁等。
数据治理评估与改进
1、评估指标：建立数据治理评估指标体系，包括数据质量、安全、合规、效率等方面。
2、定期评估：定期对数据治理工作进行评估，分析问题，提出改进措施。
3、改进措施：针对评估发现的问题，制定改进措施，持续优化数据治理工作。
银行业金融机构数据治理是保障业务发展、提高核心竞争力的重要举措，本指引旨在为银行业金融机构提供数据治理的指导，助力构建安全、高效、合规的数据管理体系，各银行业金融机构应结合自身实际情况，认真贯彻落实本指引，不断提升数据治理水平。
标签： #银行业金融机构数据治理指引
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