数据治理是数据管理的核心内容，是实现商业银行数字化转型和高质量发展的关键保障。 本文从宏观角度，梳理了数据治理的概念、内涵和特征；从微观层面，探讨了商业银行数字化转型中如何推进数据治理工作，并对具体工作内容进行了探讨。

一、引言

数据治理是商业银行数字化转型和高质量发展的重要保障，数据是金融科技发展中最活跃的资产。 伴随着5G、物联网、大数据等技术迅猛进展，数据已经成为推动金融创新的关键要素之一，而数据的质量则是金融科技应用和金融服务创新的前提。 为了在海量数据中快速、精准、安全地挖掘出有价值的信息，就需要进行数据管理，并对其进行科学治理。 由于治理工作本身具有复杂性、系统性和长期性，需要以整体视角考虑组织结构、人员配置及流程梳理，确保各项治理工作协调有序开展。本文从宏观角度出发，对商业银行如何在数字化转型过程中推进数据治理工作展开探讨。

二、数据治理概念与内涵

数据治理作为数据管理的核心内容，既是一种方法论，也是一项系统性工程，主要包括需求管理、战略规划（如表1所示）、实施计划（如表2所示）和效果评估。 [表格] [结束上表] 从以上内容可以看出，数据治理的工作范围从数据采集、数据分析再到数据应用和安全，覆盖了大数据、人工智能、区块链等技术领域。随着技术的发展和应用领域的不断拓展，数据治理体系在数字化时代不断丰富和完善。

三、推进数据治理的具体工作内容

数据治理工作主要分为两大部分：一是制度规范的建立和修订，二是数据质量、安全和应用的提升。 1.制度规范的建立和修订：数据治理涉及多个业务条线，需要各个部门协同配合，共同推动，以保障各项标准得以持续有效执行。 2.数据质量、安全和应用：在保证银行业务连续性的前提下，要确保数据质量，提升银行内部运营效率；在确保数据安全的前提下，要满足行业监管要求。 3.数据安全与应用：保障银行数据安全；通过有效的手段实现产品价值创新；同时通过业务创新与产品设计，进一步提升大数据应用能力。 4.风险管理与系统建设：提升银行系统运维效率及运行效率；同时通过有效手段保障大数据分析质量提高、风险防范能力。

四、结束语

数据是金融服务的核心要素，数据治理是推动金融科技和数字化发展的基础。在数字经济时代，商业银行需要通过有效的数据治理工作建立起自身的数字资产，并从数字化客户体验、数字化运营管理和数字化生态建设等方面提升自身竞争力。 数据治理工作是一项系统性工程，需要全集团上下统一思想、协调行动，从组织架构上形成合力。同时需要建立一套行之有效的机制，确保商业银行在数据治理工作中“行稳致远”。

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