银行业数据治理指引原文解读深入分析，旨在构建数据治理新框架。指引内容涵盖数据治理原则、框架和实施路径，为银行业数据治理提供指导。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，银行业的数据量呈爆炸式增长，数据治理已成为银行业面临的重要挑战，为规范银行业数据治理，提高数据质量和数据安全，中国人民银行发布了《银行业数据治理指引》（以下简称《指引》），本文将深入解读《指引》的主要内容，旨在帮助银行业机构构建数据治理新框架。
《指引》概述
《指引》共分为七个部分，主要包括以下内容：
1、总则：明确了《指引》的适用范围、目的和原则。
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2、数据治理架构：阐述了数据治理的组织架构、职责分工和治理流程。
3、数据质量管理：提出了数据质量管理的目标、方法和措施。
4、数据安全管理：明确了数据安全管理的目标、要求和措施。
5、数据标准管理：规范了数据标准体系、数据元和数据分类。
6、数据生命周期管理：明确了数据生命周期各阶段的管理要求和措施。
7、附则：规定了《指引》的施行时间和解释权。
1、数据治理架构
《指引》强调银行业数据治理应建立完善的数据治理架构，包括数据治理委员会、数据管理部门、数据质量管理团队等，数据治理委员会负责制定数据治理战略和规划，数据管理部门负责组织实施数据治理工作，数据质量管理团队负责数据质量监控和评估。
2、数据质量管理
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《指引》指出，银行业数据质量管理应遵循以下原则：
（1）全面性：确保数据质量覆盖所有业务领域和数据类型。
（2）一致性：确保数据质量标准在各个业务部门和分支机构得到统一执行。
（3）有效性：确保数据质量管理的措施能够有效提升数据质量。
（4）持续改进：持续优化数据质量管理流程，提高数据质量。
3、数据安全管理
《指引》要求银行业加强数据安全管理，确保数据安全、完整、可用，具体措施包括：
（1）建立数据安全管理体系，明确数据安全责任。
（2）制定数据安全策略，包括数据访问控制、数据加密、数据备份等。
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（3）开展数据安全风险评估，及时识别和消除数据安全隐患。
4、数据标准管理
《指引》规范了数据标准体系，包括数据元、数据分类和编码体系，银行业应建立统一的数据标准，确保数据在各个业务领域和部门之间的一致性和可互操作性。
5、数据生命周期管理
《指引》明确了数据生命周期各阶段的管理要求和措施，包括数据采集、存储、加工、使用、共享、备份、归档和销毁等环节，银行业应确保数据在生命周期内得到有效管理，避免数据泄露、丢失和滥用。
《银行业数据治理指引》的发布，为银行业数据治理提供了明确的指导和规范，银行业机构应认真贯彻落实《指引》精神，建立健全数据治理体系，提升数据质量和数据安全，为业务发展和风险管理提供有力支撑。
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