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智能數據治理平臺

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如何做好數據治理工作-數據治理之“術”

時間：2020-01-03來源：知乎瀏覽數：3026次

第一，做好頂層設計，把數據規劃好。

數據治理是一項長期、復雜的系統工程，要在組織、機制和標準等方面加強統籌謀劃。

一是優化組織架構。充分認識數據的重要戰略意義，將數據治理納入企業中長期發展規劃，及時調整組織架構，明確內部數據管理職責，理清數據權屬關系，自上而下推動數據治理工作。

二是完善應用機制。在保障各方數據所有權不變前提下，統籌規劃全局數據架構，完善跨機構、跨領域數據融合應用機制，實現數據規范共享和高效應用。

三是構建標準體系。建立涵蓋金融數據采集、處理、使用等全流程的標準體系，打造金融數據的“通用語言”，提升金融數據質量，為數據互通、信息共享和業務協同奠定堅實基礎。

第二，健全治理體系，把數據管理好。

一是做好數據資產管理。根據統一的數據標準體系，建立全局數據模型和科學合理的數據架構。在此基礎上，管理維護全局數據資產目錄，實現對數據資產的全面梳理和有效管控，解決數據質量不高、數據利用不足等問題。

二是做好數據分級管理。綜合國家安全、公眾權益、個人隱私和企業合法利益等因素，制定數據分級標準，基于全局數據資產目錄將數據進行分級。針對不同等級數據采取差異化的控制措施，實現數據精細化管理。

三是做好數據共享管理。規范數據共享流程，確保數據使用方在依法合規、保障安全前提下，根據業務需要申請使用數據。數據所有方按規則審核確定數據使用范圍、共享方式等，通過數據交換機制實現數據有序流轉和安全應用。

第三，加強安全管控，把數據保護好。

要遵循“用戶授權、最小夠用、全程防護”原則，充分評估潛在風險，把好安全關口，加強數據全生命周期安全管理，嚴防用戶數據的泄露、篡改和濫用。

在采集環節，要向被采集用戶進行明示，明確告知采集和使用的目的、方式以及范圍，在獲取用戶授權后方可采集。

在存儲環節，通過特征提取、標記化等技術將原始信息進行脫敏，并與關聯性較高的敏感信息進行安全隔離、分散存儲，嚴控訪問權限，降低數據泄露風險。

在使用環節，借助模型運算、多方安全計算等技術，在不歸集、不共享原始數據前提下，僅向外提供脫敏后的計算結果。

第四，強化科技賦能，把數據應用好。

數據治理的核心環節是數據應用，要從算力、算法、存儲、網絡等維度加強技術支撐，切實增強數據應用能力。

在算力方面，加快分布式架構轉型，充分發揮云計算等技術高性能、低成本、可擴展的優勢，滿足海量數據分析處理對計算資源的巨大需求。

在算法方面，基于深度學習、神經網絡等技術設計數據模型和分析算法，提升數據洞察能力和基于場景的數據挖掘能力，為數據插上翅膀，讓數據在金融領域展翼翱翔。

在存儲方面，探索與互聯網交易特征相適應、與金融信息安全要求相匹配的數據存儲方案，穩步推動分布式數據庫金融應用，實現數據高效存儲和彈性擴展。

在網絡方面，運用物聯網技術豐富數據采集維度，利用5G技術帶寬大、速度快、延時低等優勢提升數據流轉效率，打造金融數據“高速公路”。

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