2.4  建立銀行數據治理體系

我國銀行在過去十幾年的信息化發展中，都或多或少有些重生產輕分析的現象，這導致了大量以賬戶為中心的傳統交易系統的存在。隨著我國金融改革不斷深化，尤其是當互聯網金融崛起并對傳統銀行業造成沖擊時，銀行自身面臨更嚴格的監管要求和更嚴峻的市場挑戰，開始對信息整合、數據挖掘提出更高的要求。但與此同時，在對數據利用提出迫切需求的過程中許多深層次的數據問題開始逐步暴露。例如，數據認責不明導致數據源頭錄入質量不高，數據標準缺失導致統計口徑混亂，整體數據質量缺乏有效的監控和管理。這些長期存在的問題如同連環鎖一般，使得銀行在進一步挖掘數據的深層次應用時障礙重重。因此，建立數據治理體系成為當務之急，也是銀行應對未來發展的戰略之舉。

數據治理是一項復雜、長期、系統性的工程，涉及思維、方法、組織、系統工具等多方面要素的綜合運用。為了滿足企業內部的信息使用需要，一般會通過建立專門的數據治理體系來保證數據的可用性、可獲取性、高質量、一致性以及安全性。下面將對銀行的數據治理體系架構進行介紹，以使讀者對數據治理的文化、方法、組織、支撐系統有更好的了解。

金字塔對大家來說并不陌生，古埃及宏偉壯觀的金字塔堪稱歷史上的奇跡，其結構使大家印象非常深刻。基于信息化銀行給數據治理帶來的諸多機遇，以及面臨的一系列問題，我們對商業銀行數據治理體系進行研究分析，發現銀行的數據治理體系也是一個金字塔結構，依次為戰略、機制、領域、技術支撐，從上至下指導，從下而上推進，形成一個多層次、多維度、多視角的全方位框架，如圖2-2所示。

圖2-2  商業銀行數據治理體系

從商業銀行數據治理體現的金字塔結構可以看出，實質上商業銀行的數據治理體系包含兩個層面：一是數據治理的核心領域，二是數據治理的保障機制。戰略、機制及各領域的技術支撐是商業銀行進行數據治理的保障機制。其相互關系如圖2-3所示。

2-3  商業銀行數據治理的保障機制與核心領域