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随着金融科技的快速发展，银行业金融机构面临着日益复杂的数据环境，为了提高数据治理水平，降低风险，我国银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，为了帮助广大银行业金融机构深入理解和掌握数据治理的相关知识，提高数据治理能力，筑牢风险防线，本次培训将围绕数据治理的核心内容展开。
数据治理概述
1、数据治理的定义
数据治理是指通过制定和实施一系列数据管理政策和流程，确保数据质量、数据安全、数据合规等方面的要求得到满足，从而实现数据资产的最大化价值。
2、数据治理的重要性
（1）提高数据质量，降低风险：通过数据治理，可以确保数据的准确性、完整性和一致性，降低因数据质量问题带来的风险。
（2）优化业务流程，提高效率：数据治理有助于梳理业务流程，消除数据孤岛，提高业务协同效率。
（3）保障数据安全，防范风险：数据治理有助于加强数据安全管理，防范数据泄露、篡改等风险。
（4）满足监管要求，合规经营：数据治理有助于银行业金融机构满足监管要求，合规经营。
数据治理框架
1、数据治理组织架构
（1）数据治理委员会：负责制定数据治理战略、政策和流程，协调各部门之间的数据治理工作。
（2）数据治理部门：负责具体执行数据治理任务，包括数据质量、数据安全、数据合规等方面。
（3）业务部门：负责配合数据治理部门开展数据治理工作，确保数据治理措施在业务中得到有效执行。
2、数据治理流程
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（1）数据采集：明确数据采集范围、方式和标准，确保数据来源的合法性和准确性。
（2）数据存储：建立统一的数据存储平台，实现数据集中管理和共享。
（3）数据处理：对数据进行清洗、转换、集成等操作，提高数据质量。
（4）数据应用：将数据应用于业务场景，实现数据价值最大化。
（5）数据监控：对数据治理过程进行监控，确保数据治理措施的有效性。
数据治理关键技术
1、数据质量管理技术
（1）数据质量评估：通过数据质量评估工具，对数据质量进行全面评估。
（2）数据清洗技术：采用数据清洗算法，对数据进行清洗、去重、补缺等操作。
（3）数据质量监控：建立数据质量监控体系，实时监测数据质量变化。
2、数据安全技术
（1）数据加密技术：对敏感数据进行加密处理，确保数据传输和存储的安全性。
（2）访问控制技术：对数据访问进行权限控制，防止未授权访问。
（3）安全审计技术：对数据访问行为进行审计，及时发现安全隐患。
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3、数据合规技术
（1）数据分类分级技术：根据数据敏感程度，对数据进行分类分级管理。
（2）数据脱敏技术：对敏感数据进行脱敏处理，降低数据泄露风险。
（3）数据安全评估技术：对数据安全风险进行评估，制定相应的安全措施。
数据治理实践案例分析
本次培训将结合实际案例，深入剖析数据治理在银行业金融机构中的应用，帮助学员更好地理解和掌握数据治理的实践方法。
通过本次培训，学员将能够：
1、理解数据治理的基本概念、框架和流程。
2、掌握数据治理的关键技术，包括数据质量管理、数据安全、数据合规等方面。
3、学会运用数据治理方法，解决实际业务中的数据问题。
4、提高数据治理能力，为银行业金融机构的发展提供有力支持。
数据治理是银行业金融机构发展的重要基石，希望通过本次培训，能够帮助广大银行业金融机构提高数据治理水平，筑牢风险防线，实现可持续发展。
标签： #银行业金融机构数据治理指引培训
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