商业银行数据治理和数字化转型怎么样？这里都有答案！
最近，大数据的迅猛发展，各领域各行业也对自身数据资产的价值有了新的认识。然而，数据本身并不能直接产生价值，当我们想利用数据的时候，就会暴露很多问题。为了让数据能被充分利用，数据治理是必要的。
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。
在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
而说到数据治理，没有一个行业能比金融行业更加依赖，几乎所有的环节都与数据息息相关。银行业信息化已发展30多年，早期的数据基本上都是交易的副产品，很少得到利用。近年来，商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销，风险管理、运营优化等等。但这一过程并非一帆风顺，数据管理体制不健全、统计数据不完整、数据分布零散化等诸多问题都是阻碍银行业进一步数字化转型的“拦路虎”。商业银行数据治理工作已势在必行，只有做好商业银行数据治理工作，才能实现从数据向价值的升华，搭建银行BI大数据平台和银行实时数据平台，真正为银行提升经营管理水平和市场竞争能力。
数据治理是银行运营安全的需要
数据已经是银行的重要资产之一，银行需要安全地保管自身及客户的信息。各类涉及商业秘密和敏感数据信息在处理、使用过程中面临被违规、非法使用或信息泄露的风险，会给银行带来不可估量的损失。在良好的商业银行数据治理环境下，可以规范数据的管理和使用，更好地适应经营过程中的不确定性因素。
数据治理是银行风险管控的需要
随着金融科技（Fintech）的发展应用，商业银行运用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链、银行BI大数据平台、银行实时数据平台等技术来对风险进行综合评估。但这些都有赖于数据能够良好地运用于数据模型。数据的一致性、完整性可以保障银行风险管控的良好运作，有效地管理和降低风险。
数据治理是银行业务创新的需要
银行历来会被冠以“传统”二字，随着市场竞争的加剧，在客户、产品、渠道、营销等方面都面临巨大挑战。在大数据环境下，银行需要对历史和现有的业务数据进行挖掘、分析，在传统的业务运营基础上推出各种创新业务，提高客户体验、提升银行竞争力。
数据治理是政策和监管的要求
2018年5月21日，中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。这也标志着银行已经全面进入数据治理时代。各家银行近年来也纷纷将数据治理提升到全行战略层面，开展一系列工作。
企业数字化转型是以数据价值深挖为手段，辅助企业流程再造，提高企业应对变革的能力。需要企业制定明确的数字化战略，不断提升数据资产管理能力。数据产品分为数据模型、数据质量、数据工具、数据应用、数据算法这五类产品。其中数据应用产品是供企业业务流程优化使用的复杂劳动的产出物，其劳动对象是伴随业务运营而积累的原始数据和外部获取的较初级数据产品。从操作层面来讲，企业数字化战略等同于数据产品组合战略，需要根据企业业务战略目标制定数据应用规划，进而决定数据产品组合；数据资产管理的目的是以最经济的方式将数据转化为数据应用产品；而数据中台则是数据应用产品的加工厂；数据治理是数据应用产品的质量保障体系，最终服务于业务指标分析和数据挖掘模型应用。
随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段——数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、银行BI大数据平台搭建难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。帮助企业在数字化进程中快速建立银行实时数据平台的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。
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