结合金融数据治理的目标,再来我们需要制定完成此目标的规划路径,实践固然是检验真理的唯一标准,但决定此方案是否能够实践的前提还是得有策略有方案。

        首先，我们要明确数据治理的战略,对银行来说,客户、产品的定位，风险的控制，时长的交易，都依赖于数据，数据俨然成为银行经营的核心生产要素了。因此指定好数据治理的战略，通过规划\组织\实施才能够打破部门之间的阻隔，不同声音的藩篱,最终有目标、有计划、持续不断的贯彻和跟进，才有望最终实现提图案内外部共同价值，让数据产生新价值。

        其次，建立数据评价模型,确立价值分析维度，根据数据使用频度、重要性、精准性、安全等级、监管要求等，以及数据在产品创设、客户标签、营销机会、风险技术、作业流程等应用维度进行标识和评估，实行分类管理，确定数据质量、存储、安全、调用等策略，让管理层、数据认责部门、数据管理部门和信息技术部门建立共同的数据价值判断标准，提高对数据治理活动的认识。

        再次，确立标准化的建设,定义业务含义、分类分级、格式转换等基础工作的标准，标准化程度越高，系统自动化处理能力就越强，信息的共享度就越强，故而数据成本就越低。

        在大数据世代，对银行业来说，做好数据治理可以更好更优的分析和决策，更有效的实现银行数字化转型的目标。

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