银行数字化转型的业务模式转变是目的，而技术的应用则是手段，最终数据的采集、整合、应用、管理才是银行数字化转型的基础。银行数字化转型工作的前提是通过完善数据治理工作，提升数据质量，充分展现大数据的价值。对于银行而言，提高对数据的管理与治理能力、强化数据资产理念、构建数字化经营能力是数字化转型工作的第一要务。
银行数据治理三步走
商业银行数据治理是一门将数据视为一项资产的学科。它涉及到银行以资产的形式对数据进行优化、保护和利用的决策权利。糟糕的数据管理意味着糟糕的业务决策和提供给违规更大的风险暴露。因此，就涉及到对组织内的人员、流程、技术和策略的编排，从而从数据中获得价值的最大化。
1、涉及数据体系架构的建立
首先，银行应该建立一个全行跨部门的、负责政策、标准和流程的数据治理管理部门，并明确数据的所有者、管理者和使用者，做到权责分明，为后续的数据治理打好基础。一般而言，这一管理部门承担银行数据管理者的职责，制定数据治理工作的各种流程、制度和办法，推动落实全行数据治理工作，建立决策、沟通、监控、考核机制，建立培训和推广机制，创造数据治理文化氛围。
数据治理组织搭建的目的在于对数据管理工作与商业银行的业务发展进行协调和同步。数据治理组织在理想中应具备三层组织架构：顶层是数据治理委员会，由相关业务部门的领导组成；中间层是数据治理工作组，由协调数据治理具体工作的经理组成；基础层是数据执行组，负责日常的数据管理工作。只有得到高层支持，数据治理的效果才会显著，整个治理流程顺畅。
2、数据标准是数据治理的关键点
商业银行内部IT系统之间的“孤岛”现象是我国银行信息化建设的软肋和通病，而没有良好的数据标准或数据标准不能落地则是这一现象的症结所在。银行数据标准的问题突出体现为：数据来源多头，定义不一致，格式不统一，交换困难。因此数据治理要坚持标准先行原则。
此外，也要加强行业层面的标准化工作，积极参与和推动银行机构之间、银行与监管机构之间、银行与外部机构之间的信息交换和共享。以数据标准来推动行业深挖数据价值，提升信息化建设效能，进而全面促进数据标准的贯彻落实。
3、确保数据完整、准确、一致性，提高数据质量
数据质量管理工作主要包括两方面：数据质量检验核查工作。包括建立数据标准项和主要源系统的数据映射规则，设计编写数据标准项的质量检验规则；完成数据质量问题检查，形成数据质量问题清单，对数据质量问题进行分析排查并协调、分发各系统解决等。
建立及落实数据质量考核评价机制。数据治理成功的重要表现，是使银行各级管理者和员工能获取准确的统计分析报表。如果银行的指标和报表数据经常发生错误，建设好的数据应用平台就会成为摆设。数据质量的提升和保障，最终目的是为了提高业务效率，确保数据的价值发现。
银行数据治理的落地执行
我们知道，商业银行内部拥有大量的金融交易数据，需要强化数据标准建设工作与元数据管理工作，利用数据标准为银行拓宽数据维度打基础，利用元数据管理对银行全渠道数据进行统一的整合，最终为提供以客户为中心的数字化服务。通过数据安全管理将客户信息的安全工作核心化，让客户更加放心地享受服务，从而吸引更多的客户。
在大数据时代，我们需要有一些新的数据处理技术和工具来满足数据分析和管理工作的需要。针对数据治理的难点，必须要对大数据全过程和全方位进行管控。在多年实践的基础上，国内领先的智能数据产品与服务提供商亿信华辰推出一站式数据治理管理平台——睿治，以元数据为基础，将数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全等9个方面的产品集成至整个服务环境中，9款产品可以相互调用，也可独立使用，为整个数据治理平台提供技术支撑与保障。
架构图
而亿信华辰的睿治数据治理平台，提供银行数据治理一站式解决方案，可以帮助银行打破系统孤岛，消除业务隔阂，建立完整的数据资产管理平台，让银行资产可控制、可量化、可变现。同时，为银行建立统一的数据标准，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。
因此，从经验来看，数据治理不仅是满足功能上的需求，更需要银行从管理制度，规范上入手，并结合软件功能需求，才能从根本上解决数据治理的需求，为未来银行进行数据决策提供标准化、规范化并值得信赖的数据信息。
