数据是企业的重要资产已成为共识，数据管理的目标就是将数据资产建好、管好以支持数据应用从而更好的实现对业务管理和决策。企业数据管理解决方案框架涉及数据治理、数据标准、数据质量、数据架构管理等领域。

  随着大数据时代的来临，数据资产已成为银行的重要生产要素，在客户服务创新、风险管理、绩效管理、财务管理等各方面工作中发挥着越来越关键的作用。如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值，已成为一个现代银行加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要、最迫切的基础工作之一。

  中国银监会2011年发布《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》对数据管理的良好标准，从组织机构及人员、系统保障及数据标准、数据治理制度建设、数据质量监控检查与评价、数据的报送应用和存储，做出明确规定和要求。

  从业务角度，数据治理可满足监管与合规要求，提升运营管理效率，助力业务创新，支持统计分析与决策。从数据管理角度，数据治理有助于实现数据全生命周期管理，提升数据资产价值。从信息科技角度，数据治理可提升IT系统的数据模型设计效率，降低系统间集成复杂度，提高系统间交互效率。

  数据治理的实质在于“业务先导、管理驱动、技术支撑”。管理是其中的核心与基础，业务、管理与技术的互动是盘活整个数据体系的重要的条件。借助EDM等管理与分析工具，可对数据治理工作的现状有深入的了解，并可以借此发现全行数据管理的发展重点，为全行数据治理工作奠定坚实的基础。

  数据标准是银行建立数据应用的基础，如何让全行各级人员认识到数据标准对业务支持的价值，使他们能看到数据标准对他们工作的重要性并参与到数据标准相关工作中，是数据治理成功的重要的条件之一。

  数据标准难不在编制而是落地执行。数据标准的落地贯穿到系统开发生命周期的相关环节，需要业务、科技、数据管理部门共同推进才能被有效的执行。

  构建全行的数据治理职能，明确组织体系和责任体系及运作的工作机制，推动数据是资产人人有责的数据文化，是数据治理成功的重要的条件之二。

  通过数据管理评价及考核体系持续监控数据质量水平及数据管理机制的建设情况，保障数据治理规划的各项工作能有效落实，是数据治理成功的重要的条件之四。

  数据治理项目的实施需要高层支持，顺势而行，以高层重视监管报送的数据质量等情况为切入点，通过数据治理体系建设夯实基础。有了扎实的基础，后续数据管理工作才会带来更大的收益，进而逐渐巩固高层的认可和重视。

  数据治理实施的一个重点是广泛沟通，即数据治理理论中提出的共享决策支持。在项目开展中需要团结一切可以团结的力量，这对于股份制商业银行来说是个优势，组织架构和业务发展更具机动灵活性，因而在开展中能够更有效的进行沟通，达成发展的一致意见。

  数据治理体系框架围绕银行数据的生命周期，从数据管理和服务的整体方面出发，描述了企业级数据活动涵盖的三个维度、十五项功能。数据治理规划数据管理的范围与工作路线，对决策支持、风险识别等数据分析方面做实际应用，同时也加强宣传培训、评估数据工作的绩效，指导数据工作持续的改进。

  数据治理组织体系设计的目的不仅仅停留在组织架构的层面，更重要的是为了指导各领域实际管理流程环节的落地开展。在项目中，将在对每个领域的职责划分的基础之上，借鉴“RACI”方法，把具体职责分配到相应的角色上，从而帮助形成所有的领域的管理流程环节。

  数据治理是一项庞大系统的工程，需要配备一套完整的组织体系来配套完成数据治理的相关工作。数据治理的组织架构的建设模式包括集中式管理模式、分散式管理模式和联邦式管理模式。

  根据真实的情况，建议构建决策层、管理协调层、执行层的三层数据管理组织架构。决策层包括行长、首席财务官、首席信息官、首席风险官等，负责全行数据管理的最高决策。管理协调层包括数据治理组、数据治理工作小组和数据治理办公室，负责全行各项数据活动的组织、协调、指导和评价。执行层包括总分支行有关部门，负责全行数据工作的具体执行。

  数据治理实施路线图有一套固有的方法，结合数据治理的总体功能框架，依据各领域的数据工作任务，参考各领域的相关性、建设状态、借助项目规划工具，制定数据体系实施路线图，对实施路线优先级进行排序，确定总体实施计划。

  数据治理实施路线图分为日常工作与专项项目两种类型。日常工作包括数据治理的日常监控、评估、改进等工作；专项项目包括数据标准制定、数据质量提升、数据架构规划等具体项目。

  数据标准管理框架为数据标准化建立了科学合理且符合实际情况的架构，是数据标准化工作开展的基础。数据标准管理框架的建设目标是建立框架、指明方向，科学分类、界定范围，建立依据、提供指引，奠定基础、逐步完善。

  数据标准管理机制建设包括数据标准管理组织的建立、数据标准管理制度的制定以及数据标准管理流程的设计，三者相辅相成，应符合组织设计遵循目标驱动原则、职责完整性原则、管理流程要简明实用、管理流程设计需要相关制度的支持、沟通机制遵循跨职能的扁平化原则。

  数据标准编制的目的是提升整体业务效率、提升数据质量、提升IT实施能力，满足监管部门对数据的要求。数据标准编制遵循实用、前瞻和开放的原则，采用自顶向下和自下向上相结合的设计理念。

  数据标准实施分为业务层面和IT层面两个部分。业务层面的落地执行建议包括业务制度层面的落地、业务操作层面的落地、业务管理分析层面的落地；系统层面的落地执行建议包括新建业务应用系统的落地和现存业务应用系统的落地。

  数据标准管理系统是全行数据标准制定、发布、管理、查询、执行的系统载体。系统要主要包含数据标准浏览、数据标准管理、数据标准映射、数据标准分析四大功能。

  数据标准管理系统将提供全方位的数据标准信息浏览查询功能，对数据标准做管理，协助各系统完成对数据标准的映射并形成映射文件，支持对数据标准的代码分布、代码覆盖和执行情况做分析。

  数据质量体系分为数据质量管理制度与规范、数据质量管理组织及角色、数据质量管理流程和数据质量管理支撑工具四个部分。数据质量管理流程的设计原则为强化日常的数据质量监控与问题评估工作，实现事后处理、事中监控、事前预防的全面数据质量管理，关注数据管理案例与经验的收集与管理。

  数据质量管理流程最重要的包含数据质量清理提升、数据质量持续健康与优化、数据质量主动保证等三个主流程。数据质量清理提升流程包括问题识别、问题分析、问题解决、效果评估等环节；数据质量持续监控与优化流程包括监控指标设定、数据采集、数据分析、问题预警、问题处理等环节；数据质量主动保证流程包括风险识别、风险评估、风险控制、效果验证等环节。

  数据质量管理组织一定要遵守数据质量管理制度及规范，同时清理提升、持续监控与优化、主动保证三个流程必须以之为基准开展工作。数据质量管理组织包括决策层、管理协调层和执行层。

  数据质量管理制度的建立应遵循指明数据质量管理工作方向与工作思路，明确数据质量管理工作参与部门以及各部门在数据质量管理工作承担的角色与职责，提出数据质量上的问题识别、评估与处理的框架性要求。

  数据质量提升方案包括存量数据质量提升和增量数据质量保障两部分。存量数据质量提升包括修正现有存量问题数据、改造现有系统、完善数据标准、规范人员操作、完善业务流程等方面。

  数据质量提升方案样例以公司客户所在行业为例，通过一系列分析现行多套行业代码的分布场景，设计相应的落地提升方案，有效推动数据管控制度在全行的执行，改善客户基础数据质量上的问题，提高监管统计报送数据质量。

  合集内容文档约800份，因考虑部分文档有几率存在标题不一样内容一样，故写作600份，内容均为PPT或WORD格式。占用硬盘空间约7.7G

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