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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據標準落地成最大痛點！

時間：2019-12-13來源：CSDN瀏覽數：1852次

目前中小銀行數據治理存在數據質量低下、數據治理工具缺乏、重視程度低、專業人才隊伍不足等方面難點。

具體而言，調研顯示，數據治理過程中痛點最多的是數據標準落地，存量數據質量提升困難最終影響數據分析結果。主要表現在三個方面，一是缺少全行統一、完整的數據標準；二是舊系統改造耗時耗力，新舊源系統數據質量層次不齊；三是缺少基于全行數據標準之上的數據質量檢核，導致數據質量差。

另外，缺乏有效的數據治理工具亦是一大難點。報告顯示，超過20%的受訪中小銀行在數據治理中缺少有效的系統支撐工具，大部分銀行僅在監管數據報送領域實現了信息化支撐工具，其他領域則較多依賴人工管理，數據治理人力投入大，數據治理效率低。

數據治理重視程度低，人才培養不足。報告認為，由于大部分中小銀行的數據治理開展較晚，且多以被動治理為主，對數據治理的價值認知不深，重視程度低，加之數據治理是一個長期過程，投入大，短期很難看到成效，導致數據治理在中小銀行開展較為困難。報告指出，部分中小銀行數據治理為單兵作戰，未形成專業數據治理團隊化、部門化，缺少既懂業務又懂數據治理的復合型人才。

面對上述難題，提升數據治理能力又該從哪些方面發力？

銀行應從五方面提升數據治理能力，包括逐步建立數據治理架構，建立組織架構，健全職責邊際清晰的架構；制定統一明確的數據標準，提升數據質量；彌合內外部的數據鴻溝，建立數據交互機制；加強數據的分析應用，發揮好數據價值；加強合規意識，完善個人隱私保護。

其中，針對數據標準這一最大痛點，潘光偉認為，堅持數據標準先行，首先，要做好行內數據標準制度建設，實現數據共享，保證數據的統一性、完整性、真實性和可用性；其次，努力構建數字治理保障機制，明確數據治理的內部權責，在IT 系統、法務合規部門、產品開發條線、業務部門以及數據治理部門建立良好的溝通協調機制；再次，建立考核評價體系和相應的激勵機制，對數據質量進行主動管控。

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