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随着金融科技的快速发展，数据已成为金融机构的核心资产，为规范金融机构数据治理行为，提升数据管理水平，银保监会发布了《数据治理指引》（以下简称《指引》），本文将详细解读《指引》全文，以帮助金融机构更好地理解并落实数据治理要求。
《指引》概述
《指引》共分为七个部分，涵盖了数据治理的各个方面，包括：
1、数据治理概述
2、数据治理组织架构
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3、数据治理流程
4、数据质量管理
5、数据安全与隐私保护
6、数据治理实施与监督
7、数据治理评估与改进
数据治理概述
1、数据治理定义
《指引》明确指出，数据治理是指金融机构对数据的收集、存储、处理、使用、共享、备份、恢复、销毁等全过程进行规范、管理、监控和评估的活动。
2、数据治理目标
（1）确保数据质量，提高数据价值；
（2）加强数据安全管理，保障数据安全；
（3）提高数据共享程度，促进业务发展；
（4）提升数据治理能力，构建数据治理体系。
数据治理组织架构
1、数据治理委员会
《指引》要求金融机构设立数据治理委员会，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
数据管理部门负责具体实施数据治理工作，包括数据质量管理、数据安全管理、数据治理流程管理等。
3、数据治理团队
数据治理团队负责具体执行数据治理任务，包括数据采集、清洗、分析、建模等。
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数据治理流程
1、数据规划
数据规划是数据治理流程的第一步，包括数据需求分析、数据架构设计、数据标准制定等。
2、数据采集
数据采集是数据治理流程的核心环节，包括数据采集方法、数据质量评估、数据存储等。
3、数据存储与管理
数据存储与管理包括数据存储策略、数据备份与恢复、数据安全等。
4、数据处理与分析
数据处理与分析包括数据清洗、数据转换、数据挖掘、数据分析等。
5、数据应用与共享
数据应用与共享包括数据产品开发、数据服务提供、数据共享等。
6、数据治理评估与改进
数据治理评估与改进包括数据质量评估、数据安全评估、数据治理效果评估等。
数据质量管理
1、数据质量标准
《指引》明确了数据质量标准，包括准确性、完整性、一致性、时效性、可靠性等。
2、数据质量评估
数据质量评估是对数据质量进行量化评估的过程，包括数据质量检查、数据质量报告等。
3、数据质量问题处理
数据质量问题处理包括数据质量问题识别、数据质量问题分析、数据质量问题解决等。
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数据安全与隐私保护
1、数据安全策略
《指引》要求金融机构制定数据安全策略，包括数据访问控制、数据加密、数据备份与恢复等。
2、数据安全事件应对
数据安全事件应对包括数据安全事件识别、数据安全事件调查、数据安全事件处理等。
3、隐私保护
《指引》要求金融机构加强隐私保护，包括个人隐私保护、敏感信息保护等。
数据治理实施与监督
1、数据治理实施
数据治理实施包括数据治理培训、数据治理宣传、数据治理考核等。
2、数据治理监督
数据治理监督包括数据治理审计、数据治理评估、数据治理改进等。
数据治理评估与改进
1、数据治理评估
数据治理评估是对数据治理效果进行量化评估的过程，包括数据治理效果评估、数据治理满意度评估等。
2、数据治理改进
数据治理改进是对数据治理过程中发现的问题进行整改和优化，以提高数据治理水平。
《银保监会数据治理指引》为金融机构提供了全面的数据治理指导，有助于金融机构提升数据管理水平，保障数据安全，提高数据价值，金融机构应认真贯彻落实《指引》要求，加强数据治理工作，为我国金融行业高质量发展贡献力量。
标签： #银保监会 数据治理指引全文
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