***：近期发布的银行数据治理问题查摆报告引起广泛关注。该报告全面梳理了银行在数据治理方面存在的各类问题。从数据质量到数据安全，从数据管理流程到数据应用效能，逐一进行深入剖析。指出部分银行存在数据不准确、不完整、更新不及时等质量问题，数据安全防护机制存在漏洞，管理流程不够优化导致效率低下，以及数据应用未能充分发挥其价值等。报告强调了银行提升数据治理水平的紧迫性和重要性，为银行进一步完善数据治理体系提供了重要参考和指导方向。
银行数据治理问题查摆报告
一、引言
随着金融科技的快速发展，数据已成为银行的核心资产之一，银行数据治理是指对银行数据的全生命周期进行管理，包括数据的采集、存储、使用、共享和销毁等环节，以确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，数据治理的目的是提高数据质量，支持银行的决策制定，提升银行的竞争力和风险管理水平。
在实际工作中，银行数据治理仍然存在一些问题，这些问题严重影响了银行的数据质量和数据治理的效果，为了深入了解银行数据治理的现状，发现存在的问题，并提出相应的改进措施，我们进行了一次银行数据治理问题查摆。
二、银行数据治理的现状
（一）数据治理组织架构
目前，大多数银行已经建立了数据治理组织架构，明确了数据治理的职责和分工，数据治理委员会作为银行数据治理的最高决策机构，负责制定数据治理的战略和规划，监督数据治理的实施情况，数据治理办公室作为数据治理的日常管理机构，负责组织协调数据治理的各项工作，推动数据治理的持续改进。
（二）数据治理制度建设
银行已经制定了一系列数据治理制度，包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理、数据仓库管理等方面的制度，这些制度为银行数据治理提供了制度保障，规范了数据治理的各项工作。
（三）数据治理技术支撑
银行已经投入了大量的资金和技术力量，建设了数据仓库、数据集市、数据治理平台等数据治理技术支撑体系，这些技术支撑体系为银行数据治理提供了技术保障，提高了数据治理的效率和效果。
（四）数据治理人才队伍
银行已经培养了一批数据治理专业人才，包括数据治理管理人员、数据质量管理工程师、数据安全工程师、数据标准工程师等，这些人才队伍为银行数据治理提供了人才保障，推动了数据治理的持续发展。
三、银行数据治理存在的问题
（一）数据治理意识淡薄
部分银行员工对数据治理的重要性认识不足，缺乏数据治理的意识和责任感，他们认为数据治理是数据治理部门的事情，与自己无关，因此在工作中不积极配合数据治理工作，导致数据治理工作难以开展。
（二）数据治理制度不完善
银行虽然制定了一系列数据治理制度，但这些制度还存在一些不完善的地方，数据质量管理制度中缺乏对数据质量问题的定义和分类，数据安全管理制度中缺乏对数据安全风险的评估和防范措施，数据标准管理制度中缺乏对数据标准的更新和维护机制等，这些不完善的地方导致数据治理工作缺乏制度依据，难以有效开展。
（三）数据治理技术落后
银行虽然建设了数据治理技术支撑体系，但这些技术还存在一些落后的地方，数据仓库的设计不够合理，数据集市的建设不够完善，数据治理平台的功能不够强大等，这些落后的技术导致数据治理工作效率低下，难以满足银行的业务需求。
（四）数据治理人才短缺
银行虽然培养了一批数据治理专业人才，但这些人才还存在一些短缺的地方，数据治理管理人员的数量不足，数据质量管理工程师的专业水平不高，数据安全工程师的技术能力不够强等，这些短缺的人才导致数据治理工作难以深入开展，影响了数据治理的效果。
四、银行数据治理问题的原因分析
（一）对数据治理的重视程度不够
银行管理层对数据治理的重视程度不够，没有将数据治理纳入银行的战略规划和绩效考核体系，导致数据治理工作缺乏动力和支持。
（二）数据治理制度执行不力
银行虽然制定了一系列数据治理制度，但这些制度在执行过程中存在一些问题，数据质量管理制度中缺乏对数据质量问题的考核和问责机制，数据安全管理制度中缺乏对数据安全违规行为的处罚和威慑措施，数据标准管理制度中缺乏对数据标准执行情况的监督和检查机制等，这些问题导致数据治理制度难以有效执行，影响了数据治理的效果。
（三）数据治理技术投入不足
银行虽然投入了大量的资金和技术力量，建设了数据治理技术支撑体系，但这些技术还存在一些落后的地方，数据仓库的设计不够合理，数据集市的建设不够完善，数据治理平台的功能不够强大等，这些落后的技术导致数据治理工作效率低下，难以满足银行的业务需求。
（四）数据治理人才培养机制不完善
银行虽然培养了一批数据治理专业人才，但这些人才还存在一些短缺的地方，数据治理管理人员的数量不足，数据质量管理工程师的专业水平不高，数据安全工程师的技术能力不够强等，这些短缺的人才导致数据治理工作难以深入开展，影响了数据治理的效果。
五、银行数据治理问题的改进措施
（一）提高对数据治理的重视程度
银行管理层要将数据治理纳入银行的战略规划和绩效考核体系，提高对数据治理的重视程度，为数据治理工作提供动力和支持。
（二）完善数据治理制度
银行要对现有的数据治理制度进行全面梳理和完善，明确数据治理的职责和分工，规范数据治理的各项工作，要建立健全数据治理制度的考核和问责机制，加强对数据治理制度执行情况的监督和检查，确保数据治理制度的有效执行。
（三）加大数据治理技术投入
银行要加大对数据治理技术的投入，不断优化数据仓库的设计，完善数据集市的建设，提高数据治理平台的功能和性能，要积极引进先进的数据治理技术和工具，提高数据治理工作的效率和效果。
（四）完善数据治理人才培养机制
银行要建立健全数据治理人才培养机制，加大对数据治理专业人才的培养力度，提高数据治理专业人才的数量和质量，要加强对数据治理人才的激励和约束，提高数据治理人才的工作积极性和主动性。
六、结论
银行数据治理是银行管理的重要组成部分，对于提高银行的数据质量和数据治理的效果具有重要意义，通过本次银行数据治理问题查摆，我们发现银行数据治理仍然存在一些问题，这些问题严重影响了银行的数据质量和数据治理的效果，为了深入了解银行数据治理的现状，发现存在的问题，并提出相应的改进措施，我们进行了一次银行数据治理问题查摆，通过本次查摆，我们提出了一系列改进措施，希望能够对银行数据治理工作有所帮助。
评论列表