【数据治理实践】 第六期：指标数据标准—.pdf

数据治理实践中的指标数据标准是银行业金融机构数据治理的关键环节，旨在规范业务统计分析的语言，提升数据分析的质量和一致性，从而提高整个银行的数据质量和资产价值。这一标准的实施受到《银行业金融机构数据治理指引》的严格规定，要求银行明确指标含义，统一取数规则，保证监管报送指标的一致性。 在《指标数据元》中，指标被定义为反映银行经营管理状态的概念和数值，包括规模、程度、比例和结构等要素。指标数据标准包含了四个主要属性：基础属性、业务属性、技术属性和管理属性。基础属性定义指标的标准名称和分类；业务属性明确指标的业务含义、口径和维度；技术属性则涉及取数范围、方式、条件、数据类型、长度和精度等；管理属性则关注指标的生命周期管理。 在实际应用中，如“拨备覆盖率”这一指标，需要通过业务含义的定义和统一技术口径来确保全行范围内的一致性。不统一的指标口径会导致沟通困难，降低效率，甚至可能导致错误的决策。此外，不完整的指标体系可能无法全面反映银行的经营状况，而问题追溯的困难会使指标问题的解决变得复杂。 为了解决这些问题，银行需要由数据治理归口管理部门负责牵头指标数据标准的制定，协调业务归口部门和技术主管部门的合作。业务归口部门负责确定指标的业务属性，技术主管部门则提供技术支持，确保指标的计算和落地实施。 制定指标数据标准时，应遵循一系列原则，包括但不限于：需求驱动，确保标准满足内外部管理与监管要求；业务和技术相结合，确保业务理解和计算逻辑的准确性；灵活性和适应性，随着业务变化及时更新标准；以及可追溯性，便于问题定位和责任划分。 指标数据标准是银行业数据治理的基础，通过完善的数据标准体系，银行能够提升数据分析的有效性，增强决策支持，更好地满足监管要求，同时也有助于提升内部运营效率和风险管理能力。因此，制定和执行一套全面、一致的指标数据标准对于银行业的发展至关重要。