数据治理工作的核心是建设和维护数据资产，通过数据资产化、数据标准化和数据应用，在充分挖掘与应用数据价值的同时实现客户服务、产品创新等经营目标。 在银行业务快速发展的过程中，金融科技快速发展与应用，也使得银行自身面临巨大的挑战，在激烈竞争中寻求新的生存之道。 银行间竞争从客户争夺向客户服务、产品创新转变，银行经营模式也发生了巨大变化。 近年来互联网金融、智能投顾等新兴业务模式崛起，以及银行传统业务受到挑战，导致数字化转型成为大势所趋。 在此背景下开展企业数据治理与建设工作，对促进银行业数字化转型、提升银行业整体竞争力具有重要意义。 当前银行数字化转型进程中存在不少问题，而导致这些问题的主要原因是：缺乏完善的治理机制；组织架构不合理；管理流程不科学；数据孤岛普遍存在；信息系统不兼容；没有专业人员支撑等。 企业数据治理是建立在组织架构及管理流程等基础上，以数据为核心进行管理与治理工作，通过技术手段实现企业整体战略目标和业务目标。

一、建设目标

通过数据治理工作，建立数据标准体系，形成全行统一的数据资产及价值评估体系，形成以客户为中心、以产品及业务为主线的数据挖掘和应用体系；建立健全数据管理制度、流程和标准，强化数据治理保障措施；建立数据质量评估与反馈机制，提升全行业务人员及员工对数据质量的重视程度。 通过完善统一的数据标准体系，对各业务系统及各类外部平台进行整合对接，实现全行统一的基础设施建设、数据库整合与接入及安全策略。 通过对原始数据库和应用数据库进行整合及标准化，形成结构化、一致性、可共享的标准化产品，以满足银行内外部客户对于标准化产品的需求。 通过规范业务经营流程和作业方式，建立科学合理的管理体系和制度流程；规范业务运营中各环节行为准则与行为规范；建立健全内外部合作伙伴关系。 通过完善全行统一的信息基础设施建设与安全管理制度；加强关键资源及关键系统（包括网络）安全监测和评估措施；建立统一开放的信息资源服务平台；开展风险评估工作，制定风险控制政策等。

二、治理思路

首先，建立以客户为中心的组织架构，将数据治理工作与全行各业务条线部门有机结合在一起，通过集中统一管理和日常业务监督考核等手段促进数据治理工作有效开展。 其次，构建“横向协同、纵向贯通”的管理体系，即各业务条线作为数据治理的执行部门将数据相关内容进行梳理整合，形成数据治理整体架构；同时建立健全数据质量监测机制和考核评价标准；以客户为中心、以问题为导向进行组织架构调整和管理流程再造。 最后，建设统一、规范的数据标准体系。 建立完善的规范、统一并持续升级现有规范和标准中与业务相关的内容，形成一套能够满足当前及未来发展需要的高质量、高效率的企业级标准体系。 同时，基于全行业务领域内已有成熟的应用系统和应用平台作为实施基础，通过持续升级完善现有系统及 IT支撑平台与数据治理相关功能组件为治理工作提供良好基础。 此外还要建立完善的技术支撑体系。 通过构建以“管理、技术”双轮驱动为核心、以“需求牵引技术”为驱动、以“流程管理”为保障的企业信息化架构体系以及建立健全企业信息化管理制度和实施办法等来保证银行数字化转型顺利进行。

三、数据治理实施步骤

●建设标准体系 ●建立评估体系及标准实施机制。 ●搭建数据标准实施平台 ●构建数据标准知识库 ●应用统一的数据标准。 包括：建立完善的业务规则和标准、制定业务规则定义库，并建立业务规则管理流程，实现规则管理自动化，并在系统中规范运营流程和应用系统，提供数据治理工作支撑，形成良好的企业文化氛围。

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