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2024银行业数据治理实践

目 录

“数据治理”的发展历史 8

2019数据治理监管（元年） 10

数字化转型依托于数据治理 10

《指引》与数据治理体系框架 12

银行如何应对数据治理监管 13

结语 14

顶层设计 15

数据战略 16

模式1：现有业务管理数字化 16

模式2：创造新的数字化业务 17

如何制定战略 18

第一步：战略环境的分析和预测 18

第二步：结合银行自身发展战略 19

第三步：制定目标 19

第四步:制定实施计划 19

第五步:制定实施战略的措施 20

第六步:回顾和考核 20

组织架构 21

数据治理组织架构的不同模式 22

归口管理模式的数据治理组织架构实践 23

归口管理形式的演变 25

归口管理形式的设置 25

结语 27

数据治理机制 28

明确组织职责：职责明晰理顺协同关系 28

跨部门协同工作 28

总行与分支机构、附属机构的协同工作 29

构建制度体系：层次分明激活工作机制 30

章程/政策： 32

专项办法层： 33

工作细则层： 35

持续运行优化 36

定期自查，分析制度体系运作情况 36

与时俱进，确保制度体系的前沿性 37

结语 37

考核激励体系 38

监管要求 38

银行现状 40

考核体系实践 41

考核分工与奖惩结合 41

考核评估的对象 41

考核指标体系设计 42

指标设计的方法 43

考核管理的落地 44

考核管理的执行 45

结语 45

基础数据标准 47

监管要求 47

什么是数据标准？ 48

基础数据标准内涵 49

谁来制定基础数据标准？ 50

怎么制定基础数据标准？ 52

怎样使用基础数据标准？ 53

结语 54

指标数据标准 55

监管要求 55

指标数据标准的内涵 56

银行指标数据应用和管理中的问题 57

谁来制定指标数据标准？ 58

如何制定指标数据标准？ 59

指标数据标准的作用 61

结语 62

数据标准落地 63

监管要求 63

落标的难点 63

把握落标的契机 64

可能遇到的阻力 66

指标库 68

高管驾驶舱建设 68

优化报表建设与自主分析 68

梳理主数据模型与标准 69

利用数据质量提升驱动数据标准化 70

日常化地开展落标 70

结语 72

数据质量管理 73

监管要求 73

数据质量评估维度 74

业务视角的质量检查 77

闭环的数据质量管理 78

经典数据质量管理的五步法： 79

十步法 80

数据质量现场检查 81

数据质量考核评价 82

数据质量管理工具 84

结语 84

数据目录 85

监管要求 85

什么是元数据 86

如何管理元数据 86

数据目录 87

如何构建数据目录 89

元数据管理工具 90

结语 90

数据安全管理 91

监管要求 91

数据安全治理介绍 92

数据安全与数据治理差异 94

数据安全需求分析 94

数据安全对象识别 95

数据安全风险评估及消除 96

数据安全管理规划 99

持续改善 100

结语 102

个人隐私数据保护 104

监管要求 104

我国金融隐私权法律保护现状 106

个人金融信息及隐私保护 107

金融行业个人信息的采集 107

个人隐私数据保护技术方案 109

银行应注意合作公司的数据来源 110

结语 111

附录：数据安全相关法律法规清单 112

数据架构的设计与规划 113

监管要求 113

数据架构的规划 113

数据架构实践 114

设计原则 114

功能框架 115

技术框架 116

场景示例1.线上营销业务 117

场景示例2.用户账户变更统计 117

结语 118

数据管理平台 119

监管要求 119

数据管理平台的功能 121

数据管理平台的“智”能发展 124

结语 126

8“数据治理”的发展历史

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“数据治理”的历史可以发展分为三个阶段。

第一阶段早期探索，早在1988年由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM），可以认为是数据治理最初的雏形，同年，DAMA（国际数据管理组织协会）成立。时间一直走到2002年，数据治理概念首次出现在学术界，美国两位学者发表题为《数据仓库治理》的研究探讨了BlueCross和BlueShieldofNorthCarolina两家公司的最佳实践，由此拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。

第二阶段理论研究，在美国学者发表《数据仓库治理》的第二年，2003年DGI(国际数据治理研究所)成立，研究数据治理理论框架，与ISO国际标准化组织对数据管理与数据治理进行定义。直到2009年，DAMA国际发布DMBOK数据管理知识体系指南，至此数据治理的理论框架基本固定。

第三阶段广泛接受与应用，伴随着数据仓库的建设