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随着大数据、云计算等新兴技术的不断发展，金融行业数据规模和种类日益丰富，数据治理成为金融机构业务发展的重要支撑，为规范金融机构数据治理行为，提高数据质量，保障数据安全，银保监会发布了《数据治理指引》（以下简称《指引》），本文将对《指引》进行深入解读，以帮助金融机构更好地理解和实施数据治理工作。
数据治理概述
1、数据治理概念
数据治理是指通过制定数据管理政策、规范和流程，对数据资源进行有效管理，确保数据质量、安全、合规和高效利用的过程，数据治理旨在构建安全、高效、可持续的数据管理体系，为金融机构业务发展提供有力支撑。
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2、数据治理原则
《指引》明确了数据治理的五个原则：
（1）依法合规：遵循国家法律法规和行业规范，确保数据治理活动合法合规。
（2）全面覆盖：覆盖数据全生命周期，包括数据采集、存储、加工、应用、共享、销毁等环节。
（3）安全可控：保障数据安全，防止数据泄露、篡改和滥用。
（4）质量优先：确保数据质量，提高数据应用价值。
（5）持续改进：不断优化数据治理体系，提升数据治理能力。
数据治理体系
1、组织架构
《指引》要求金融机构建立健全数据治理组织架构，明确数据治理职责和权限，组织架构包括：
（1）数据治理委员会：负责制定数据治理战略、政策和规划。
（2）数据管理部门：负责数据治理的具体实施和监督。
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（3）业务部门：负责数据治理的日常管理和应用。
2、数据治理流程
《指引》明确了数据治理的五个流程：
（1）数据规划：明确数据治理目标和需求，制定数据治理策略。
（2）数据质量：建立数据质量管理体系，确保数据质量。
（3）数据安全：建立数据安全管理体系，保障数据安全。
（4）数据应用：推动数据在业务中的应用，提高数据价值。
（5）数据评估：对数据治理工作进行评估，持续改进。
数据治理实施要点
1、数据分类分级
根据数据的重要性和敏感程度，对数据进行分类分级，实施差异化治理。
2、数据标准规范
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制定数据标准规范，统一数据定义、格式、编码等，提高数据质量。
3、数据质量管理
建立数据质量管理机制，定期开展数据质量检查，确保数据质量。
4、数据安全防护
加强数据安全防护，实施数据加密、访问控制等措施，防止数据泄露和滥用。
5、数据治理培训
加强对数据治理相关人员的培训，提高数据治理意识和能力。
银保监会《数据治理指引》的发布，为金融机构数据治理工作提供了重要指导，金融机构应高度重视数据治理工作，建立健全数据治理体系，提高数据质量，保障数据安全，为业务发展提供有力支撑。
标签： #银保监会 数据治理指引全文
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