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過去的十年，銀行的IT系統經歷了數據量高速膨脹的時期，這些海量的、分散在不同角落的異構數據導致了數據資源的價值低、應用難度大等問題。同時，銀行內部的業(yè)務條線或行政分化也在不斷地制造著銀行數據交互的斷層，而銀行與外部業(yè)務交互所產生的“體外循環(huán)”數據與企業(yè)的核心數據體系并不能自然地融合，這個時候數據治理體系建設可能不是銀行的一個選擇，而是唯一的出路。

數據治理規(guī)劃

在長期對客戶的商業(yè)智能項目的跟蹤過程中我們發(fā)現，往往只有那些建立了一定的數據治理體系的客戶，才能真正的將商業(yè)智能用起來，用戶才能真正進入商業(yè)智能時代。這個問題在銀行等金融機構內顯得尤為突出，銀行數據向來以量大質優(yōu)而著稱，但是實際情況是它比其他行業(yè)好一些，但是長期以來也缺乏數據治理的體系化建設，導致商業(yè)智能價值鏈受阻。要想在數字化轉型中抓住機遇，銀行的數據治理體系建設勢在必行。

數據治理是一個系統工程，是一個從上至下指導，從下而上推進的工作。因此，在指導方面必須得到大家的共識，要有一個強有力的組織、合理的章程、明確的流程、健壯的系統，這樣才能使數據治理工作得到有效的保障。

要素一：發(fā)展戰(zhàn)略目標

戰(zhàn)略是選擇和決策的集合，共同繪制出一個高層次的行動方案，以實現更高層次目標。數據戰(zhàn)略是企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中的重要組成部分，是數據管理計劃的戰(zhàn)略，是保持和提高數據質量、完整性、安全性和存取的計劃，是指導數據治理的高原則。

數據治理是否與企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略相吻合也是衡量數據治理體系實施是否成熟、是否成功的重要標準。要在企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略框架下，建立數據治理的戰(zhàn)略文化，包括企業(yè)高層領導對數據治理的重視程度、所能提供的資源、重大問題的協調能力，以及對數據治理文化的宣傳推廣、培訓教育等一系列措施。這種整體統一的思想，和我們生態(tài)學模型下的帆軟DA生態(tài)系統整體統一的特征如出一轍，充分證明了目標統一的必要性。

要素二：數據治理組織

數據治理的組織包括制度組織和服務組織。制度組織主要負責數據治理和數據管理制度。這些組織是跨職能的，通常商業(yè)銀行會建立數據治理委員會、數據管理制度團隊等組織，負責整體數據戰(zhàn)略、數據政策、數據管理度量指標等數據治理規(guī)程問題。

比如大連銀行成立了“數據管理辦公室”，將其作為數據治理的執(zhí)行機構；巴克萊銀行還建立了數據管理的三層組織體系，包括決策層、管理層和執(zhí)行層。與政府部門和機構一樣，制度組織執(zhí)行類似于行政部門的職責。數據服務組織主要是由數據管理的專業(yè)人員組成，包括數據架構師，數據質量分析師，元數據管理員等，主要執(zhí)行數據治理各個領域的具體實施工作。

要素三：制度章程

制度章程是確保對數據治理進行有效實施的認責制度，其中一些是數據治理職能的職責，也包括其他數據管理職能的職責。數據治理是高層次的、規(guī)劃性的數據管理制度活動。換句話說，數據治理是主要由數據管理人員和協調人員共同制定的高層次的數據管理制度決策。這里只簡單的介紹包括哪些制度章程。

銀行數據治理制度體系

典型的制度或規(guī)范領域

要素四：流程管理

流程管理包括流程目標、流程任務、流程分級。根據數據治理的內容，建立相應的流程，且遵循本單位數據治理的規(guī)章制度。實際操作中可結合所使用的數據治理工具，與數據治理工具供應商協商，建立符合商業(yè)銀行的流程管理。

要素五：技術應用

要素六：成熟度模型

CMMI協會在2014年發(fā)布了數據管理能力成熟度模型Data Management Maturity（DMM），可以用來評估和提升企業(yè)的數據管理水平，幫助企業(yè)跨越業(yè)務與IT之間的鴻溝。DMM模型可以幫助企業(yè)在管理數據資產上達成共識。它包括了5個連續(xù)能力和25個提升的過程域，可以反映所有數據管理的內容，可以促進企業(yè)建立自己的數據管理成熟度路線圖。

數據管理能力成熟度模型

總結

我國銀行的數據現狀普遍都是一個先污染、后治理的過程，數據治理必然帶來新的標準的確立和舊系統的改造，是一個有破有立、無破不立的過程。這一過程設計大量的跨部門、跨條線、跨系統的溝通協調，同時也涉及不小的投資。為了不使投入的人力物力付之東流，在治理前期就應該規(guī)劃好各項規(guī)章制度和管理架構，保障后續(xù)的各項治理工作能夠行之有效并且長期堅持。

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