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基于数据治理体系的数据中台实践分享.pptx
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基于数据治理体系的数据中台实践分享
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基于数据治理体系的数据中台
实践分享
从数据价值谈起
数据基础较为薄弱
存在数据标准混乱、数据质量参差不齐、数据孤 岛化
严重等弊端,严重阻碍了数据的共享应用
数据能力上限
邮介值转化链
醐业务需求驱动力不足
受限于数据人才缺乏、数据文化不成熟,数据治 理内旅区动
力不足等原因,数据治理在证券行业 内的应用较为局限.
©成效评估标准缺乏
极少有企业可以用“数据化〃的方法谢古数据 资产成效,就难
以像有形资产一样被运营或管
理
数据能力
数焉理勇
数据生产勇
银行与互联网/传统数据治理发展趋势
■联网/传统
2016年,阿里巴巴提岀数据中台是集方法论' 组织和工具于一体的,“快"、"准 ”、"全"
、"统“、"通”的智能大数据体系,帮助企业实现好数据、联商业、 通组织。
2020年,华为发布《华为数据之道》,明确了数据治理以及数字化运营是华为数 字
化转型的关键,开展数据治理与数字化转型方法论、工具和咨询等业务的研究论 证。
银行业
2018年5月21日,银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》。
2020年,建信金科为中国银行开展《企业级架构模型设计项目》,作为中国银行 数字
化转型和数据治理的基石。
2020年5月9日,银保监会针对工农中建交、由隴、中信、光大银行监管标准化数 据
(EAST)系统数据质量及数据报送开具共计1770万元罚单,给金融机构监管报 送与
数据治理工作带来震撼一击,充分体现了监管当局对监管数据质量的重视程度 ,暴露
岀当下金融机构数据治理工作存在众多薄弱环节。
2020年5月20日,继上述罚单后,银保监会又发布了《中国银保监会办公厅关于开 展
监管数据质量专项数据治理工作的通知》,切实提升银行业保险监管数据质量, 以优
质信息服务监管工作大局和银行业保险业高质量发展。
• 行业达成体系化建设共识
• 形成统一模型方法论
• 围绕业务数字化转型开展
•专业领域上升为体系化要求
•风控领域扩大到业务领域
•明确为监管工作的基础
证券公司常见数据问题
系统建设滞后
非标准化的场夕卜业务数据
很多以手工形式存在,数 据
无,去落地或系统化。
信息孤岛
业务系统繁多,不同系统 之
间数据不一致或缺乏勾 稽关
系,系统和数据建设 缺乏规
划
数据需求考■不周
产生的数据的颗粒度、质
星、标准性等无法满足这 些
部门的数据需求
数据平台未整合
未建俄据标准
・缺乏数据接口定义' 表结
构、数据字典等说明性文 档
・同样的数据在不同部门有 多
种定义
数据不共,
业务部门需要其他部门的 数
据时,常常需要自己从 各个
业务部门直接采集, 数据中
心未充分使用
业务部门各自为政购买并 使
用外部数据
牛
-------\
我们承担了太多IT 的职
责和角色去获 取数据,
无法专职 于本职工作
-风险管理部
-----d
-------\
我们大部分的精力 耗在
了维核对和 统计分曲果
核对 上
-财务観里部
k
—n
0------\
我们需要建立公 司级
的数据共享 平台
-多个前台业务管 理部门
<----
*
希望能建立公司级 的
数据统计分析应 用
-多个前台业务 管理
部门
———9T
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