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睿治

智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

一條數據治理的實踐之路

時間：2023-11-03來源：互聯網瀏覽數：200次

在數據治理項目啟動之初，我們針對全行范圍進行了一次調研，對我行數據治理成熟度進行摸底，了解日常工作中數據使用時存在的主要痛點和訴求。

數據來源復雜

在不同部門、不同業務系統以及不同領域的機構間，數據缺乏流動性和共享性。

數據標準化程度低

來自不同業務、不同時期的數據，在用途、結構、價值和質量水平等方面差異較大，導致數據的提取、整理、使用和分析存在困難。

數據應用支撐不足

目前大部分可利用的數據依然是傳統業務產生的數據，而外部數據源拓展不足，缺乏更高層面的統籌協調來支持全面的數據分析和使用。

在業務快速發展的同時，日常經營活動中產生的大量數據已經逐步滲透到各個機構部門，成為一種承載組織核心業務的重要資產，因此亟需一套行之有效的治理體系，以保證數據標準及質量、提升數據管控水平、發揮數據價值，實現從“數據可用”，到“數據好用”，再到“用好數據”。

結合這一目標，我們在開展數據治理活動時將從數據治理體系建設、數據標準制定、數據質量綜合提升多方面切入，結合數據管控平臺的落地，以提升全行數據治理水平，在滿足監管要求的同時，為我行業務創新、經營管理、風險控制等方向提供數據賦能。

搭建體系

搭建體系主要包括組織崗位、制度流程、評估考核、工具平臺。

組織架構：簡單分為決策層、管理層和執行層。

制度流程：與數據生命周期相關的各種政策、制度、細則和表單。

數據治理基本制度：本行最高層次的數據治理政策，是為指導全行數據治理、管理活動和防范數據風險的基礎性政策。

數據管理專項制度：依托數據治理原則與組織架構職責，根據數據管理各專項領域的工作特點，制定各專項領域的管理辦法，指導各項工作的有序開展。

數據管理細則與操作手冊：以各專項管理辦法為基礎，進一步細化至各項工作的操作流程。指導一線工作人員按照規范化流程開展數據管理工作，為數據管理和提升奠定基礎。

考核評估：將數據治理納入全行績效評估體系。

數據治理考核需明確其在全行考核體系中的目標與定位，確立牽頭部門、輔助部門以及考核主體。考核指標體系的設計應當做到公平客觀，獎懲并重和逐步推行，不僅要求“問責”，而且還要求“激勵”。

數據治理工作應源于業務、價值回歸業務，通過持續數據架構優化、實施數據類項目、業務部門應用數據進行分析顯現成效。在全行培養數據文化，激發應用場景的創新能力，推動數據應用的設計、實施、完善與維護的過程中，數據治理工作的價值能充分體現出來。

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