银行业面临着数据治理的紧迫需求,应该多措并举提升数据治理能力。
　　第一,要建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、高级管理层、监事会和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制,将数据治理纳入银行发展战略,科学规划数据治理发展路线图和实施计划;确定并授权归口管理部门牵头负责实施数据治理体系建设,制定科学有效的数据管理制度,保障数据治理工作有效推进。
　　第二,要制定统一、明确的数据标准,提升数据质量。
　　第三,要弥合外部数据鸿沟,建立数据交互机制。一方面从顶层设计角度对数据使用者、控制者、所有者之间的权利义务予以厘清和界定,实现全社会依法合规共享数据;另一方面建立金融业与其他行业的数据交互机制,打通外部数据与银行内部数据之间的关联,完善社会信用体系。
　　第四,要加强数据分析应用,发挥数据内在价值。潘光伟强调,在数据治理的基础上,银行业应充分运用数据分析,合理制定风险管理策略,提升风险管理体系的有效性。通过*****分析挖掘,准确理解客户需求,实现业务创新、产品创新和服务创新,提供精准产品服务,提升客户服务质量和服务水平。同时,通过网络、移动通信、自助设备、智能终端等渠道,使以前无法覆盖和满足的长尾客户的服务能够实现,让优质金融服务无处不在、触手可及。
　　第五,还需要注意加强合规意识,完善客户个人隐私保护机制。个人金融信息保护趋严是大势所趋,从国际看,2018年欧盟出台了《一般数据保护条例》(gdpr),被称为史上最严的个人信息保护立法,从多个方面强化对个人信息主体权利的保护,引发了广泛关注;从国内看,《数据安全管理办法》《个人信息出境安全评估办法》已经完成了公开征求意见,央行正在对《个人金融信息(数据)保护试行办法》征求意见。另外,我国已将个人信息保护法纳入立法规划。在此背景下,银行业金融机构应审时度势,在个人金融信息的采集、使用上牢固树立合规意识,进一步完善银行客户个人信息保护机制,切实维护消费者的合法权益。
　　如何选择合适的大数据治理工具
　　工欲善其事必先利其器,大数据治理的落地开展离不开工具的支撑。中琛魔方大数据表示大数据治理工具一般分为两类:一类是单个工具,另一类是集成平台,用于不同的阶段、场景和客户。其中,单独工具有:元数据、数据质量、主数据等,集成平台包括数据资产管理、数据治理平台、自助服务平台等。下面介绍国内一款一站式综合数据治理整体解决方案。

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