时代发展，商业银行加强数据治理工作已势在必行！
近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础，而数据治理恰是保障这一基础的存在。
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”。银行业加强数据治理工作已势在必行，只有做好数据治理工作，才能真正地迈向数字化转型的道路，才能实现从数据价值的升华，真正为银行提升经营管理水平和市场竞争能力。时代浪潮之下，商业银行数据治理已经刻不容缓。
一、商业银行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。
二、商业银行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。
三、商业银行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，从而完成数字化转型。
四、商业银行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。
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