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随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的快速发展，银行业数据规模和类型日益庞大，数据治理的重要性愈发凸显，为加强银行业数据治理，提高数据质量，防范数据风险，我国监管部门发布了《银行业数据治理指引》，本文将从以下几个方面对监管要求进行详细解析。
数据治理组织架构
1、明确数据治理主体：银行应设立数据治理委员会，负责制定数据治理战略、政策和流程，协调各部门数据治理工作。
2、建立数据管理部门：银行应设立数据管理部门，负责数据治理工作的具体实施，包括数据质量、数据安全、数据标准等方面。
3、落实数据治理职责：明确各部门在数据治理中的职责，确保数据治理工作有效开展。
数据治理体系
1、数据质量管理：银行应建立数据质量管理体系，包括数据质量标准、数据质量评估、数据质量改进等方面。
2、数据安全与隐私保护：银行应制定数据安全政策和隐私保护措施，确保数据安全与合规。
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3、数据标准与规范：银行应制定数据标准，统一数据格式、命名规则等，提高数据互操作性。
4、数据生命周期管理：银行应建立数据生命周期管理机制，包括数据采集、存储、加工、分析、应用、归档、销毁等环节。
数据治理流程
1、数据采集与存储：银行应确保数据采集的合规性，对采集的数据进行分类、整理、存储，确保数据质量。
2、数据加工与分析：银行应制定数据加工与分析流程，对数据进行清洗、转换、分析等操作，为业务决策提供支持。
3、数据应用与共享：银行应明确数据应用场景，确保数据在合规的前提下共享，提高数据价值。
4、数据归档与销毁：银行应建立数据归档与销毁机制，确保数据归档、销毁的合规性。
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数据治理保障措施
1、技术保障：银行应加强数据治理相关技术投入，提高数据治理能力。
2、人员保障：银行应加强数据治理队伍建设，提高数据治理人员素质。
3、制度保障：银行应完善数据治理制度，确保数据治理工作有章可循。
4、监督与考核：银行应建立健全数据治理监督与考核机制，确保数据治理工作有效开展。
《银行业数据治理指引》为银行业数据治理提供了明确的监管要求，银行应充分认识数据治理的重要性，加强数据治理工作，提高数据质量，防范数据风险，为我国银行业持续健康发展提供有力保障。
标签： #银行业数据治理指引
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