数据治理专题4

本期讲讲，银行如何应对数据治理监管。

开展数据治理工作对不同的角色或部门来说都是一项新兴而持久的挑战。

如何有效的应对，我们可以从以下几个方面来看。

对合规和内审部门来说，如何规范化标准化地开展数据治理评估与审计工作是一个新的课题。从哪些方面进行评估，评估的维度有哪些，评估的标准如何定义，评估的范围如何选择，这些内容其实急需业内专家共同的讨论，逐步细化，明确标准。

对数据治理的归口部门或相关的从业人员来说，数据治理是一项长期的、动态的工作，而且是类似“装修”的隐蔽工程，是一项“脏活、累活、苦活”。如何将数据治理的价值和成果显性化，将数据治理工作拆分为不同的模块和任务，进行逐步的推进和落实。如何将数据治理从管控式理念模式向服务式理念模式转换，是一项智慧工程。

对信息科技部门的人员来说，数据治理的工作涉及到信息系统建设的方方面面。信息科技部门在考虑银行整体信息系统架构的同时，还需考虑数据架构如何设计的，IT领域的数据治理的工作如何配套开展。如数据管控平台如何定位，数据管控平台与各源系统、数据加工分析平台之间的关系是什么，什么样的信息系统建设流程是符合数据治理要求规范的。

对各业务部门来说，数据治理绝不是“与己无关”的一项工作。数据治理工作是贯穿于数据产生、使用和销毁的全生命周期中的各个环节。作为主要的业务数据输入端，业务及一线部门扮演者重要的数据质量控制角色。数据质量的好坏直接影响数据分析的结果是否准确，而机构层面数据标准是否建立，各业务和管理领域的数据标准是否一致，也将影响着在使用数据的时候需要花多大的代价来进行数据标准的统一。