本文目录导读：
培训背景
随着信息技术的飞速发展，银行业金融机构在业务创新、风险管理、客户服务等方面对数据的需求日益增长，在实际运营过程中，数据治理问题逐渐凸显，如数据质量参差不齐、数据安全风险加大、数据共享困难等，为提升银行业金融机构数据管理水平，确保数据安全、合规、高效，我国银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，为进一步贯彻落实该指引，提高银行业金融机构数据治理能力，本次培训旨在帮助参训人员全面了解数据治理相关知识，提升数据管理水平。
1、数据治理概述
（1）数据治理的定义与意义
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数据治理是指对数据全生命周期进行管理，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节，旨在确保数据质量、合规、安全、高效，数据治理对于银行业金融机构具有重要意义，有助于提高业务运营效率、降低风险、增强客户满意度。
（2）数据治理体系
数据治理体系包括组织架构、制度规范、技术手段、人才队伍建设等方面，本次培训将重点介绍数据治理组织架构和制度规范。
2、数据治理组织架构
（1）数据治理组织架构概述
数据治理组织架构是指为实施数据治理而设立的组织机构，主要包括数据治理委员会、数据管理部门、业务部门等。
（2）数据治理委员会
数据治理委员会是数据治理工作的最高决策机构，负责制定数据治理战略、政策和标准，监督数据治理工作的实施。
（3）数据管理部门
数据管理部门负责具体实施数据治理工作，包括数据质量监控、数据安全防护、数据共享等。
3、数据治理制度规范
（1）数据质量管理制度
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数据质量管理制度旨在确保数据质量，包括数据质量标准、数据质量监控、数据质量改进等方面。
（2）数据安全管理制度
数据安全管理制度旨在保障数据安全，包括数据安全策略、数据安全防护、数据安全审计等方面。
（3）数据共享管理制度
数据共享管理制度旨在促进数据共享，提高数据利用效率，包括数据共享原则、数据共享流程、数据共享协议等方面。
4、数据治理技术手段
（1）数据质量管理工具
数据质量管理工具可以帮助银行业金融机构对数据进行质量监控、分析、评估和改进。
（2）数据安全防护技术
数据安全防护技术包括数据加密、访问控制、安全审计等，旨在保障数据安全。
（3）数据共享平台
数据共享平台可以实现数据在不同部门、不同系统之间的共享，提高数据利用效率。
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5、数据治理人才队伍建设
（1）数据治理人才需求
数据治理人才需求包括数据治理专家、数据分析师、数据工程师等。
（2）数据治理人才培养
银行业金融机构应加强数据治理人才培养，通过内部培训、外部引进等方式，提高员工数据治理能力。
培训目标
1、使参训人员全面了解数据治理相关知识，掌握数据治理组织架构、制度规范、技术手段和人才队伍建设等方面内容。
2、提升银行业金融机构数据管理水平，降低数据安全风险，提高业务运营效率。
3、促进银行业金融机构业务创新发展，提升客户满意度。
本次培训旨在帮助银行业金融机构提升数据管理水平，助力业务创新发展，通过培训，参训人员应能够掌握数据治理相关知识和技能，为银行业金融机构数据治理工作提供有力支持，银行业金融机构应结合自身实际情况，不断完善数据治理体系，提高数据管理水平，为我国银行业健康发展贡献力量。
标签： #银行业金融机构数据治理指引培训
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