銀行數字化轉型的業務模式轉變是目的，而技術的應用則是手段，最終數據的採集、整合、應用、管理才是銀行數字化轉型的基礎。銀行數字化轉型工作的前提是通過完善數據治理工作，提升數據質量，充分展現大數據的價值。對於銀行而言，提高對數據的管理與治理能力、強化數據資產理念、構建數字化經營能力是數字化轉型工作的第一要務。
銀行數據治理三步走
商業銀行數據治理是一門將數據視為一項資產的學科。它涉及到銀行以資產的形式對數據進行優化、保護和利用的決策權利。糟糕的數據管理意味著糟糕的業務決策和提供給違規更大的風險暴露。因此，就涉及到對組織內的人員、流程、技術和策略的編排，從而從數據中獲得價值的最大化。
1、涉及數據體系架構的建立
首先，銀行應該建立一個全行跨部門的、負責政策、標準和流程的數據治理管理部門，並明確數據的所有者、管理者和使用者，做到權責分明，為後續的數據治理打好基礎。一般而言，這一管理部門承擔銀行數據管理者的職責，制定數據治理工作的各種流程、制度和辦法，推動落實全行數據治理工作，建立決策、溝通、監控、考核機制，建立培訓和推廣機制，創造數據治理文化氛圍。
數據治理組織搭建的目的在於對數據管理工作與商業銀行的業務發展進行協調和同步。數據治理組織在理想中應具備三層組織架構：頂層是數據治理委員會，由相關業務部門的領導組成；中間層是數據治理工作組，由協調數據治理具體工作的經理組成；基礎層是數據執行組，負責日常的數據管理工作。只有得到高層支持，數據治理的效果才會顯著，整個治理流程順暢。
2、數據標準是數據治理的關鍵點
商業銀行內部IT系統之間的“孤島”現象是我國銀行信息化建設的軟肋和通病，而沒有良好的數據標準或數據標準不能落地則是這一現象的癥結所在。銀行數據標準的問題突出體現為：數據來源多頭，定義不一致，格式不統一，交換困難。因此數據治理要堅持標準先行原則。
此外，也要加強行業層面的標準化工作，積極參與和推動銀行機構之間、銀行與監管機構之間、銀行與外部機構之間的信息交換和共享。以數據標準來推動行業深挖數據價值，提升信息化建設效能，進而全面促進數據標準的貫徹落實。
3、確保數據完整、準確、一致性，提高數據質量
數據質量管理工作主要包括兩方面：數據質量檢驗核查工作。包括建立數據標準項和主要源系統的數據映射規則，設計編寫數據標準項的質量檢驗規則；完成數據質量問題檢查，形成數據質量問題清單，對數據質量問題進行分析排查並協調、分發各系統解決等。
建立及落實數據質量考核評價機制。數據治理成功的重要表現，是使銀行各級管理者和員工能獲取準確的統計分析報表。如果銀行的指標和報表數據經常發生錯誤，建設好的數據應用平臺就會成為擺設。數據質量的提升和保障，最終目的是為了提高業務效率，確保數據的價值發現。
銀行數據治理的落地執行
我們知道，商業銀行內部擁有大量的金融交易數據，需要強化數據標準建設工作與元數據管理工作，利用數據標準為銀行拓寬數據維度打基礎，利用元數據管理對銀行全渠道數據進行統一的整合，最終為提供以客戶為中心的數字化服務。通過數據安全管理將客戶信息的安全工作核心化，讓客戶更加放心地享受服務，從而吸引更多的客戶。
在大數據時代，我們需要有一些新的數據處理技術和工具來滿足數據分析和管理工作的需要。針對數據治理的難點，必須要對大數據全過程和全方位進行管控。在多年實踐的基礎上，國內領先的智能數據產品與服務提供商億信華辰推出一站式數據治理管理平臺——睿治，以元數據為基礎，將數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命週期、數據安全等9個方面的產品集成至整個服務環境中，9款產品可以相互調用，也可獨立使用，為整個數據治理平臺提供技術支撐與保障。
架構圖
而億信華辰的睿治數據治理平臺，提供銀行數據治理一站式解決方案，可以幫助銀行打破系統孤島，消除業務隔閡，建立完整的數據資產管理平臺，讓銀行資產可控制、可量化、可變現。同時，為銀行建立統一的數據標準，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。
因此，從經驗來看，數據治理不僅是滿足功能上的需求，更需要銀行從管理制度，規範上入手，並結合軟件功能需求，才能從根本上解決數據治理的需求，為未來銀行進行數據決策提供標準化、規範化並值得信賴的數據信息。
