本文目录导读：
《银行数据治理工作开展情况报告》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着金融科技的迅猛发展和银行业务的日益复杂，数据已成为银行最重要的资产之一，有效的数据治理对于银行提升风险管理能力、优化客户服务、提高运营效率以及满足监管要求等方面具有至关重要的意义，本报告旨在阐述我行依据数据治理工作方案开展的数据治理工作情况。
数据治理工作方案概述
1、治理目标
- 提升数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，通过建立数据质量管理框架，对数据进行全生命周期管理，从数据的产生、采集、存储、处理到使用各个环节进行严格把控，减少数据错误和缺失等问题。
- 加强数据安全管理，保护客户隐私和银行商业机密，制定严格的数据安全策略，包括数据访问控制、加密技术应用、数据备份与恢复等措施，防范数据泄露、篡改等安全风险。
- 实现数据的整合与共享，打破部门间的数据壁垒，构建企业级数据仓库，整合来自各个业务系统的数据，为银行内部的不同部门提供统一的数据视图，促进业务协同和创新。
2、治理框架
- 建立数据治理组织架构，明确决策层、管理层和执行层在数据治理中的职责，决策层负责制定数据治理战略和重大决策；管理层负责制定政策、流程和监督执行；执行层负责具体的数据治理任务的实施，如数据清洗、数据标准执行等。
- 制定数据治理流程，涵盖数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、数据安全管理等主要流程，每个流程都规定了详细的操作步骤、责任部门和时间节点，确保数据治理工作的规范化和有序性。
- 确定数据治理技术架构，包括数据存储技术、数据处理技术和数据监控技术等，选择合适的数据库管理系统、数据集成工具和数据质量监控工具，为数据治理提供技术支撑。
数据治理工作开展情况
（一）数据标准管理
1、标准制定
- 按照监管要求和银行业务需求，制定了涵盖客户信息、账户信息、交易信息等主要业务领域的数据标准，对于客户信息中的姓名、身份证号码等关键字段，明确了统一的格式和编码规则，共制定了[X]项数据标准，形成了《银行数据标准手册》。
2、标准推广与执行
- 通过组织内部培训、发布通知等方式向各个业务部门推广数据标准，在新系统开发和旧系统改造过程中，严格要求按照数据标准进行数据的设计和存储，建立数据标准执行情况的检查机制，定期对业务系统中的数据进行检查，发现不符合标准的情况及时督促整改，截至目前，数据标准的执行率已达到[X]%。
（二）数据质量管理
1、质量评估
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 建立了数据质量评估指标体系，从准确性、完整性、一致性等多个维度对数据质量进行评估，对于账户余额数据的准确性，通过与核心账务系统的对账来进行评估；对于客户信息的完整性，检查必填字段的填写情况，每月定期开展数据质量评估工作，生成数据质量报告。
2、问题整改
- 根据数据质量报告，对发现的数据质量问题进行分类和分析，确定问题的根源，针对不同类型的问题，制定相应的整改措施，对于数据录入错误导致的准确性问题，加强对数据录入人员的培训和监督；对于系统间数据传输不一致的问题，优化数据接口，通过持续的问题整改，数据质量得到了显著提升，数据质量综合评分较去年同期提高了[X]分。
（三）元数据管理
1、元数据采集与存储
- 采用元数据管理工具，对银行的业务元数据和技术元数据进行采集和存储，业务元数据包括业务规则、数据定义等；技术元数据包括数据库表结构、数据接口等，目前已采集和存储了[X]个业务系统的元数据信息，构建了元数据仓库。
2、元数据应用
- 通过元数据仓库，为数据治理的其他工作提供支持，在数据标准管理中，利用元数据信息来确定数据标准的适用范围；在数据质量管理中，通过元数据了解数据的来源和流向，有助于分析数据质量问题的根源，元数据也为银行内部的数据开发和数据分析人员提供了数据地图，方便他们查找和理解数据。
（四）数据安全管理
1、安全策略制定
- 制定了全面的数据安全策略，包括数据分类分级标准、数据访问权限管理规定、数据加密要求等，根据数据的敏感程度将数据分为不同的级别，对不同级别的数据采取不同的安全保护措施，对于客户的核心隐私数据，采用高级别的加密算法进行加密存储。
2、安全措施实施
- 在技术层面，部署了防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，防止外部网络攻击，在数据访问控制方面，建立了基于角色的访问控制机制，只有授权人员才能访问相应的数据，定期进行数据安全审计，检查数据安全策略的执行情况，及时发现和处理数据安全漏洞，至今，未发生数据安全事故。
数据治理工作取得的成效
1、业务支持方面
- 通过数据整合与共享，为银行业务创新提供了有力支持，基于整合后的客户数据，开展了精准营销活动，客户响应率较以往提高了[X]%，数据质量的提升也提高了风险评估的准确性，降低了信贷业务的违约风险。
2、监管合规方面
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 满足了监管部门对数据治理的要求，在各项监管检查中，数据相关的问题明显减少，在反洗钱监管检查中，由于数据的准确性和完整性得到保障，能够准确识别可疑交易，得到了监管部门的认可。
存在的问题与挑战
1、数据治理意识有待提高
- 部分员工对数据治理的重要性认识不足，仍然存在数据管理随意的现象，需要进一步加强数据治理文化建设，提高全员的数据治理意识。
2、数据治理技术有待升级
- 随着银行业务量的快速增长和数据类型的日益复杂，现有的数据治理技术在处理海量数据和实时数据方面存在一定的局限性，需要投入更多资源进行技术升级，引入大数据处理技术和实时数据监控技术等。
3、跨部门协作仍需加强
- 在数据治理过程中，涉及到多个部门的协作，但有时会出现部门间沟通不畅、责任推诿等问题，需要建立更加有效的跨部门协作机制，明确各部门在数据治理中的职责和利益关系。
未来工作计划
1、持续优化数据治理工作
- 根据数据治理工作中存在的问题，不断完善数据治理工作方案，优化数据治理流程，提高数据治理工作的效率和效果。
2、加强技术投入与创新
- 加大对数据治理技术的投入，引入先进的数据治理工具和技术，如人工智能技术在数据质量监控中的应用等，探索新兴技术与数据治理的融合，提升银行的数据治理能力。
3、强化人员培训与文化建设
- 开展有针对性的数据治理培训课程，提高员工的数据治理技能，通过内部宣传、奖励机制等方式，营造良好的数据治理文化氛围，使数据治理理念深入人心。
我行在数据治理工作方面依据工作方案取得了一定的成绩，但也面临着一些问题和挑战，在未来的工作中，我们将持续改进数据治理工作，不断提升数据治理水平，以更好地适应银行业务发展和监管要求，充分发挥数据资产的价值，为银行的可持续发展提供有力保障。
评论列表