2024年平安人寿数据资产管理实践与展望报告-中国数据智能管理峰会.docxVIP

DAMs

中国数据智能管理峰会

DATAAIMANAGEMENTsUMMIT

平安人寿数据资产管理实践与展望演讲人：平安人寿数据治理负责人王劲松

CONTENTS

目录

01

02

03

平安人寿数据管理背景与挑战

平安人寿数据管理实践

平安人寿数据管理展望

DAMS中国教据智能管理会

内部诉求·数据口径更准确·

内部诉求

·数据口径更准确

·数据保护更可靠

·数据价值更可信

·业务找数更快

·科技开发更快

·管理用数更快

·学习数据更易

·数据互通更易

·信息共享更易

更可信

更快捷

更容易

外部要求

·《数据安全法》

·《个人信息保护法》

·《银行保险机构公司治理准则》

·《银行保险机构公司治理监管评估办法》

·《银行业保险业数字化转型的指导意见》

·《银行保险机构数据安全管理办法(公开征求意见稿)》·《银行保险监管统计管理办法》

·《人身保险公司监管评级办法》·《保险业监管数据标准化规范》

·《企业数据资源相关会计处理暂行规定

DAMS中国数据智能管理峰会

企业数据管理面临的常见问题

企业数据管理面临的问题

找数

不知道

在哪里

1、想要的数据不知道在哪里?

2、数据口径不易理解，需要反复沟通与校验

用数

不知道

用哪个

1、数据错误，数据矛盾，不敢用

2、想使用XX数据，和业务/技术要反复沟通

管数

不知道有什么

1、公司有数据，但看不清全貌

2、职责不清，数据相关问题不知道应该找谁

DAMS

DAMS中国数据智能管理峰会

数据治理与数据管理的理解

“公司治理”:

建章建制、顶层指导、查漏补缺、推动变革

④数据治理

②数据应用“产品销售”,

②数据应用

“产品销售”,消费使用数据

“产品制造”生产数据

③数据管理

“产品管理”

生产线管理、库存管理、QS管理等日常执行管理

DAMS

DAMS中国数据智能管理会

平安人寿数据管理工作面临的挑战

01量大

系统建设历更悠久，系统数据库数800+,数据表50方+、数据字段2500万+

02多态

03方法

04工具

05意识

增量问题易解，历史问题难除

√结构化、半结构化、非结构化的管理模式的复杂度_

治标不治本，干系人的利益不同，面临交付压力、点状、运动式治理√质量问题修复需要上游业务及科技的支持

√工真平台未跟上，深层次问题难以发现，人工处理耗时耗力√工具平台未协同，运动式治理

7“下水道工程”,想用但不想管

√数据只是业务的附属产出，资产意识尚未形成

通过建立企业级的数据管理体系，从机制上解决问题..

DAMS

DAMS中国数据智能管理峰会

CONTENTS

目录

01平安人寿数据管理背景与挑战

02

02平安人寿数据管理实践

03平安人寿数据管理展望

DAMS

DAMS中国数据智能管理峰会

平安人寿数据管理体系整体规划

DAMS

DAMS中国数据智能管理峰会

理论指导

明确1个目标将数据视为济产进行管理

抓住2大重点

√建立健全组织制

构建企业级数据资产管理体系

全面提升数据资产管理能力，支持公司数字化转型，满足监管要求

健全保障机制规划管理活动

数据战略

文化意识

组织架构

管理流程

制度体系

平台工具

元数据

数据安全

数据开发

数据质量

数据标准

数据运营

数据模型

数据流通

主数据

数据价值

数据资产化

资源化

部

数据资源

原始数据

采取2种策略

中台治理：

推动治理落实

客户财务监管报送专项

客户财务

厘清数据管理活动的关系，明确目标驱动各项工作开展

数据质量、安全、价值释放是数据管理工作的目标

·数据质量管理

数据价值等管理结果类数据安全管理

数据价值等管理

元数据、标准等是实现目标的过程·

元数据、标准等是实现目标的过程

·元数据管理

·数据标准管理

·主数据管理

·数据模型管理

·数据开发管理

·战略规划

·组织体系

·制度体系

·人才培养

·工具平台基础类过程类

DAMS

DAMS中国数据智能管理峰会

基础类：组织体系是数据管理工作开展的基础保障

董事会

决策层

汇报

数据治理委员会

管理层

执行层

决策

数据治理工作组

业务部门

各部门配置数据管理专员(兼岗)AB角200+

DAMS