金融机构数据治理方案

『壹』 大数据时代，银行业数据治理将如何进行

可以依据自身数据支持，开拓新的数据公司，来补充自身数据的不足，可以有效做到风险控制，降低坏账的发生，探针矩阵报告洞察风险，提供信用决策报告，星图风控平台补充公司风控数据，聚精准秒回客户画像。

『贰』 银行业金融机构应遵循什么原则按规定管理消费者信息

银行业金融机构抄应遵循真实、及时、完整、有效和安全原则按规定管理消费者信息。

银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：

（一）全覆盖原则。数据治理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。

（二）匹配性原则。数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。

（三）持续性原则。数据治理应当持续开展，建立长效机制。

（四）有效性原则。数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。

(2)金融机构数据治理方案扩展阅读

对数据治理不满足《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规及国务院银行业监督管理机构审慎经营规则要求的银行业金融机构，银行业监督管理机构可采取相应措施：

（一）要求其制定整改方案，责令限期改正；

（二）与公司治理评价结果或监管评级挂钩；

（三）依法采取监管措施及实施行政处罚。

『叁』 哪里有成熟的数据治理解决方案

亿信睿智数据治理，经过多年的技术沉淀以及多年从事数据治疗项目的经验，亿信推出的睿智数据治理平台有着相当成熟的数据治理解决方案，亿信结合在金融、政务、医疗、卫生、租赁等各种行业的业务需求以及业务流程，推出了睿智数据治理平台，为行业的数据混乱，数据的结构不统一，数据的质量差等一系列问题提供了一套完整的，多样化的，灵活的，与时俱进的数据治理解决方案。

『肆』 金融数据治理的问题与对策

（1）缺少数据治理企业文化
银行数据治理工作不是个别部门或少数人员能够妥善完成的，而是需要各部门之间、各层级之间的相互支持与协作，尤其需要加强科技部门与业务部门之间的合作。因此，在数据资产被高度认可的今天，数据治理不仅需要作为银行的一项职能工作在企业内贯彻执行，而应该建立一种以数据资产为导向的企业文化，将数据治理与信息科技治理、公司治理有机地结合起来。
（2）基础数据质量的改进刻不容缓
数据质量的改进是一项长期的任务，需要从文化、组织、制度、流程和质量检查管理工具等多个层面持续改进，并依靠数据认责机制，确保数据质量问题能够得以快速有效的解决；数据不一致需要通过推进数据标准化进行系统问协调，也需要建设统一的可信数据源。
（3）没有完善的组织和制度，缺乏有效的管理机制
目前使用数据的部门由于具有明确的、迫切的数据需求，同时面临着内外部的多种压力，成为处理问题的主要推动者，没有一个统一的数据管理部门，当问题涉及跨系统、跨条线时，沟通成本较高、协调难度也较大，问题难以得到彻底解决。
健全的数据治理组织机制是全面开展数据治理工作的基础。由专业的业务和技术人员组成的数据治理组织将承担数据管理者的职责，负责落实全行数据治理的工作，同时建立决策、沟通、监控、考核的机制，创造全行数据治理文化，有效地解决银行数据的责、权、利的问题。
（4）缺乏完善的系统支撑和技术手段
银行系统数据量庞大，如果数据治理工作不依靠技术手段，没有相应的平台工具支撑，仅依靠手工处理，难以将数据治理工作做好，因此，需要先进的技术手段、配套的系统支撑数据治理工具高效有序的开展。

亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

『伍』 如何有效的进行数据治理和数据管控

数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案确定、数据治理工具选定、数据治理实施、数据治理维护增强等。目前，市面上对于数据治理已经有了相对成熟的产品和服务商可以去咨询一下，做的比较好的如IBM、亿信华辰等，可以从多个方面进行治理，元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等。数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控。而亿信华辰的数据治理产品，可以自定义根据企业实际情况对数据进行管控。它智能纠错减少数据异常，让数据清澈如水，可靠的企业级元数据管家 理清企业数据资产，洞见数据背后的业务含义。

『陆』 你认为数据治理的关键能力是什么中国系统是如何提供数据治理方案的

数据治理其实本质上是通过技术的手段对数据进行管理，所以在这个过程当中技术是最关键的能力。中国系统构建“云+数+智+解决方案”的数字与信息服务全业务体系，其中的是数是指全方位的数据治理与运营能力。它数据治理的核心是一个数字动力舱，通过服务端，业务系统以及物联感知来获取数据，然后在动力舱内进行智能化处理，最终输入到政府管理，民生服务，产业动能等平台。中国系统目前已经为多个行业提供了数据治理方案，比如说某机械装备企业主要生产液压马达因为纯人工的关系，当面对生产多个型号马达时会出现效率低，混乱等情况，中国系统提供了智能数字化解决方案之后，生产线可兼容超过百种型号的马达，效率提升了120%。

『柒』 在银行的信息科技部门做数据治理是什么体验

在银行做数据治理，主要是靠着高层的支持，以及各部门广泛的合作才能完成的专。由于在体属制内的工作，所以比较听监管的话，必须得时刻的做到万无一失。同时这个工作对人的要求比较高要懂业务，而且必须对数据和技术有一定的了解，要求比较高，但同时又比较无聊