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数据治理与数据认责概述

一、本文预期读者：

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企业领导

•

各主要业务部门领导

•

技术执行管理人员：在客户数据治理路线规划、设计和实施当中，需要资

深的管理人员支持。

•

数据管理相关部门：负责客户数据管理和监管报送相关的部门及其领导。

•

业务部门主要用户：相关业务部门的主要用户，如：数据分析人员、超级

用户、应用软件专业用户等。

•

BI

项目组：任何负责实施

BI

的项目开发团队，以及正在进行实施的项目

开发团队中的项目经理、系统开发人员、程序/客户分析师等等角色。

二、内容结构

这部分介绍了数据问题产生的原因以及给企业带来的影响，同时介绍了数据治理的概

念和数据认责的概念。

三、数据治理与数据认责概述

数据治理是国外银行业自

90

年代兴起的概念，最开始的主要目标是进行客户数据清

理、完善数据标准、确保银行数据的完整性，随着银行业务不断拓展、数据及其相关

理论逐步完善，数据治理的概念和方法在金融行业已经达成了共识，即数据不但是有

价值而且还是有竞争价值的资产，为了让数据一致、准确、及时地交付给数据使用

者，最重要的是，为了让数据能被使用者充分理解，企业必须要对现有的数据进行治

理。

数据治理体现了围绕企业数据处理所进行的数据质量、数据管理、数据政策、业务流

程管理与风险管理等一系列实践的融合。企业通过数据治理可以保证数据的可信性，

并且对数据认责的流程和方法可以施以积极主动的控制。数据治理需要以多种形式综

合使用各种技术手段来辅助治理流程，需要时要赋予相关人员以权力得用技术手段来

建立流程。

四、数据不佳的根本原因

我们经常会听到数据使用者对数据的抱怨：

•

“我们有很多的重复数据”没有解决方案

•

“数字永远加不起来”

不同部门使用不同的代码和统计口径

•

“我的报告到达总是延迟，得到的总是过时的信息”

提供关键数据的接

口经常出错

•

“我们永远不知道在哪里可以找到我们想要的信息”

缺乏对数据的理解

•

“我们不能同意对我们的考核指标”

部门使用不同的标准来衡量他们的绩

效

•

“我怎样才能获得这个信息”

没有明确的必威体育官网网址和安全流程

而这些数据问题的来源是多方面的，业务和

IT

都会产生数据问题。下面显示

的是来自一个调研机构的调查结果。

通过上面的调研结果，我们可以看到各种数据问题产生的主要原因包括：

•

76％数据录入错误

•

53％源系统的变化

•

48％数据迁移或项目改建

•

46％用户不同的期望

•

26％系统错误

今天，许多组织开始认识到，为了把数据作为一项有价值的商业资产，或者甚至作为

他们的财务资产，他们需要做一些更好的工作来管理这些数据。

现实的情况是，企业往往在口头上承认数据是企业的经营资产。他们谈论实施组织，

标准，规则，流程和工具来管理和提高数据的需要，但未能实现，并支持他们。因

此，数据的质量就会大打折扣。

“我们用系统来管理我们业务的各个方面，却没有一个地方来管理系统本身”，

如果企业数据管理流程失败了，数据仍然会流经我们的

IT

系统，但是这些数据将不

会也不能自我管理！虽然我们采取了相关的数据管理措施，如：数据质量管理、数据

整合、元数据管理、数据标准管理、数据模型和数据安全方面的管理，但是，流经我

们各个系统的数据的可信度，完整性，安全性还是得不到保证的，因为数据质量问题

的根本原因是：缺乏数据政策，数据标准，指导原则和规则，缺乏工具和流程。

五、数据问题制约了业务的快速发展

一份研究机构所作的调研结果是：47％的决策者对数据没有信心；59％的决策者遇到

缺失的数据；42％的决策者知道，他们使用了错误的信息。因此，数据问题将制约业

务的快速发展，导致企业缺乏竞争力。

1、数据质量缺陷将导致

：

•

由于财务报表上的有失准确和数据之间的互相矛盾带来更高的违规风险

•

由于客户信息的有失准确造成市场营销的低效

•

过度打扰客户

2、数据模型缺陷将导致

：

•

不同业务和数据主题之间数据的定义不一致

•

资源浪费：重复的数据对象和数据元素

•

耗时的工作去找到你要找的数据。

•

选择了错误的数据来访问

3、元数据管理缺陷将导致

：

•

寻找一个数据需要花费很长的时间

•

由于认识不足造成低效或错误的决策

•

延长开发周期，提高培训成本

•

由于对数据和业务规则缺乏信心造成低使用率

4、数据整合缺陷将导致

：

•

由于各系统之间数据互相矛盾或不能关联带来痛苦的数据比对

•

由于缺乏统一的整合方法给项目带来不必要的复杂性和不一致性

•

重复建设，冗余复杂的接口，性能问题

5、主数据管理缺陷将导致

：

•

客户和产品的缺乏标