本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，银行业金融机构在业务运营、风险管理、客户服务等方面对数据的依赖程度日益加深，为加强银行业金融机构数据治理，提高数据质量，确保数据安全，防范数据风险，促进银行业金融机构健康发展，特制定本指引。
数据治理概述
1、数据治理概念
数据治理是指对银行业金融机构数据资产进行规划、组织、实施、监督和改进的一系列管理活动，旨在确保数据质量、安全、合规和高效利用。
2、数据治理目标
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（1）提高数据质量，确保数据准确、完整、一致、可靠；
（2）加强数据安全，防范数据泄露、篡改、破坏等风险；
（3）提升数据合规性，确保数据使用符合相关法律法规和内部规定；
（4）优化数据管理流程，提高数据利用效率。
数据治理组织架构
1、成立数据治理委员会
数据治理委员会是银行业金融机构数据治理的最高决策机构，负责制定数据治理战略、政策和标准，监督数据治理工作的实施。
2、设立数据管理部门
数据管理部门负责数据治理工作的具体实施，包括数据质量、安全、合规、技术等方面。
3、建立数据治理团队
数据治理团队由数据治理委员会、数据管理部门和业务部门相关人员组成，负责具体的数据治理工作。
数据治理流程
1、数据规划
（1）明确数据治理目标，制定数据治理战略；
（2）梳理业务需求，确定数据治理范围；
（3）制定数据治理标准，包括数据质量、安全、合规等方面。
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2、数据组织
（1）建立数据架构，明确数据分类、存储、处理、交换等要求；
（2）制定数据管理制度，规范数据使用、共享、交换等行为；
（3）建立数据治理组织架构，明确各部门职责。
3、数据实施
（1）开展数据质量评估，发现并整改数据质量问题；
（2）加强数据安全管理，防范数据泄露、篡改、破坏等风险；
（3）确保数据合规性，符合相关法律法规和内部规定。
4、数据监督
（1）定期开展数据治理评估，跟踪数据治理工作进展；
（2）对数据治理工作中存在的问题进行整改；
（3）对数据治理工作进行持续改进。
数据治理技术保障
1、数据质量管理技术
（1）数据清洗技术，用于去除数据中的错误、异常、重复等；
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（2）数据集成技术，用于将不同来源、格式的数据进行整合；
（3）数据质量监控技术，用于实时监控数据质量变化。
2、数据安全技术
（1）数据加密技术，用于保护数据在传输、存储过程中的安全；
（2）访问控制技术，用于限制对数据的访问权限；
（3）安全审计技术，用于跟踪、记录数据访问、操作等行为。
3、数据合规技术
（1）数据脱敏技术，用于对敏感数据进行脱敏处理；
（2）数据溯源技术，用于追踪数据来源、流转过程；
（3）数据审计技术，用于对数据使用、共享、交换等行为进行审计。
银行业金融机构数据治理是一项长期、复杂、系统的工程，需要从组织架构、流程、技术等方面进行全面规划，通过实施数据治理，银行业金融机构可以有效提高数据质量、保障数据安全、提升数据合规性，为业务发展提供有力支撑。
标签： #银行业金融机构数据治理指引
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