商業銀行數據治理
商業銀行在業務經營管理中積累了海量的數據，不僅包括如客戶數據、交易數據、運營數據等傳統意義上的結構化數據，還包括如業務處理工單、客戶投訴錄音、人臉識別信息等半結構化和非結構化數據，除此之外，還有從行外通過購買、交換等方式獲得的外部數據。商業銀行充分利用數據資源，基于數據挖掘技術，在服務客戶、精準營銷、產品創新、風險防控、管理決策、業務運營等方面發揮數據價值。

數據治理是指通過建立組織架構，明確董事會、監事會、高級管理層及內設部門等職責分工，制定和實施系統化的制度、流程和方法，確保數據統一管理、高效運行，并在經營管理中充分發揮價值的動態過程。數據治理是公司治理的重要組成部分。

以下從數據分析應用出發，介紹商業銀行數據治理各項工作的邏輯關系。
（一）數據規范
由于數據潛藏著巨大的商業價值，商業銀行應對其進行充分應用。在對數據進行分析應用的過程中，發現數據散落在各個部門的各個系統，并不好用。例如，一位客戶辦理銀行卡開戶業務，在銀行卡開戶系統里留下了開戶信息；隨后，他又辦理了個人住房貸款，在房貸系統又留下了相關信息。

后期，用數人員在獲取該客戶信息的時候，發現兩個系統里的信息內容比較混亂，一些字段出現了“同義不同名”或“同名不同義”的情況，分不清哪個系統的信息是正確的，需要人工進行篩查判斷，浪費時間。

從源頭上分析，出現問題的原因是因為兩個系統的字段的含義不統一造成的，即數據標準不統一，這就是數據規范的問題。這就要求商業銀行從企業級的視角，去統一所有系統的數據規范，建立統一的數據標準，使數據在系統間可以更好地互聯互通。

（二）數據集成整合
上文提到數據散落在各個部門的各個系統，用數人員在取數的過程中比較困難，需要與各種部門進行各種協調，影響工作進度。如果把全行數據全部集中在一個“倉庫”中，可以大大簡化用數人員的取數難度。

因此，企業級的數據倉庫應運而生，同時它還要具備強大的集成整合能力，按需集中、關聯、整合不同來源、格式、特征的數據，打破數據壁壘，實現數據互聯互通，形成企業級可信數據源和單一數據視圖，支持數據使用人員調用。

（三）元數據
全行成百上千類數據全部接入到了企業級數據倉庫，到底包括哪些數據，數據從哪里來到哪里去，這是數據使用人員所關心的，這就產生了元數據的概念。元數據，即數據的數據，它用來描述各類數據的名稱、定義、類型、規范、關聯關系等內容的信息。

元數據管理是建設一整套組織、流程與平臺，對元數據的創建、存儲、變更、整合與應用進行管理，保證元數據質量，提供元數據便捷訪問，幫助數據使用人員快速的查到想要的數據、理解數據。

（四）外部數據
雖說銀行已經積累了海量的數據，但是受業務場景、技術水平等限制，銀行自身的數據仍具有一定的片面性，例如，客戶在辦理信用卡時，為了順利獲得銀行額度，所填寫信息都是有利于客戶的正面信息，甚至虛假信息，銀行得到的客戶信息并不全面，無法建立360度客戶畫像。

因此，銀行通過購買、交換、共享等方式采集外部數據，引入到企業級數據倉庫，實現全行共享，不斷豐富數據種類，對客戶進行精準營銷、降低運營風險。

（五）數據生命周期
隨著大量的內外部數據引入企業級數據倉庫，又延伸出了另一個問題，倉庫的存儲問題。

世間萬物都有生命周期，數據也不例外，隨著時間推移，一些數據對業務處理、經營分析等所起的作用越來越小，如果依然保留在系統內，會增加數據倉庫壓力，增加系統性能開銷、降低訪問效率、系統反應變慢、增加維護成本。因此，銀行應該對數據進行生命周期管理，對于這些無價值的數據，應該盡快銷毀，有效控制系統數據規模，保證系統高效運行。

（六）數據服務
以上問題解決了以后，就可以正常開展數據應用了，用數人員可以通過大數據智能平臺、企業級數據應用平臺等對數據進行分析挖掘，充分釋放數據價值。

在這個過程中，為滿足不同部門的用數需求，商業銀行建立數據服務機制，設立專業部門對全行數據進行需求統籌管理，各個部門在用數的過程中，向專業部門提出申請，專業部門分析需求，提供合適的供數方案。

（七）數據質量
在數據分析應用的過程中，會暴露出某些數據的質量問題，包括數據缺失、數據不準確、數據不一致等，例如同一客戶多個客戶編號問題。商業銀行應開展數據質量管理，建立數據質量管理團隊，對數據從產生、獲取、存儲、共享、維護、應用等各個階段可能引起的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等一些列管理活動，不斷提高和改善數據質量。

（八）數據安全
此外，在以上的數據采集獲取、集成整合、共享應用等工作環節中，相關人員還要注意做好數據的保護工作，即數據安全。數據如同銀行的庫存現金一樣，都是銀行寶貴的重要資產。商業銀行要建立數據安全管理機制，即通過策略、流程和技術，對數據進行安全管理和控制。

商業銀行在采集、應用數據涉及到個人信息的，應當遵循國家個人信息保護法律法規要求，明示客戶采集內容與應用范圍，并取得客戶授權同意，符合與個人信息安全相關的國家標準。

（九）數據治理體系
為了推動以上工作的順利進行，需要建立數據治理體系，包括數據治理的基本目標，工作原則，組織架構，數據管理，數據應用，內控、風險管理與考核，保障機制等。

（十）數據文化
最后，商業銀行通過開展數據治理工作形成自上而下的數據文化，要求所有員工和決策者樹立“尊重事實，一切靠數據說話，一切憑數據決策”的理念，使注重數據、使用數據成為一種習慣和風尚，并根據數據分析結果做出決策或變更。