【数据治理实践】 第六期：指标数据标准—.pdf

在银行业金融机构中，数据治理是一项关乎行业健康稳定发展的重要工作。其中，指标数据标准的制定和执行，作为数据治理的关键环节，更是扮演着不可替代的角色。它不仅规范了业务统计分析的语言，更提升了数据分析的质量和一致性，进而显著提高了银行的数据质量和资产价值。 指标数据标准作为《银行业金融机构数据治理指引》中的一项重要内容，对银行在指标含义的明确性、取数规则的统一性、以及监管报送指标的一致性方面提出了严格要求。指标数据标准的核心在于界定“指标”这一概念。指标是反映银行经营管理状态的量度，它包含规模、程度、比例和结构等要素。一个完整的指标数据标准主要由四个属性组成：基础属性、业务属性、技术属性和管理属性。 基础属性是指标的标准名称和分类，它是整个指标体系构建的基础。业务属性则明确指出指标的业务含义、口径和维度。技术属性关乎指标的取数范围、方式、条件、数据类型、长度和精度等方面。管理属性则关注指标从诞生到消亡的整个生命周期管理，包括但不限于指标的制定、审核、发布、更新和废止等环节。 实际应用中，指标数据标准的实施效果可以从“拨备覆盖率”这一指标中得到体现。该指标的业务含义、口径和维度必须通过定义和统一的技术口径来确保银行内部的一致性。缺乏统一的指标口径会造成沟通困难、降低工作效率，甚至可能因错误理解而导致决策失误。此外，指标体系的不完整会使得银行无法全面反映其经营状况，而指标问题的追溯困难也会使问题解决变得复杂。 因此，银行必须建立一套由数据治理归口管理部门牵头的指标数据标准制定和执行机制，协调业务归口部门和技术主管部门的合作。业务归口部门需要负责指标业务属性的确定，而技术主管部门则负责提供必要的技术支持，以确保指标计算的准确性及其在全行范围内的实施。 在制定指标数据标准时，银行应遵循若干原则。需求驱动原则确保了标准能够满足内外部管理与监管的需求。业务和技术相结合原则保证了对业务的理解和计算逻辑的准确性。再次，灵活性和适应性原则使得标准能够随着业务的变化而及时更新。可追溯性原则便于问题的定位和责任的划分。 指标数据标准的制定和执行对银行业的发展至关重要。一套全面、一致的指标数据标准能够提升银行业数据分析的有效性，增强决策支持，并更好地满足监管要求。此外，它还有助于提高内部运营效率和风险管理能力。随着银行业务的不断发展和外部监管环境的变化，银行需要不断更新和完善其指标数据标准体系，以适应新的挑战和需求。 银行业金融机构应重视指标数据标准的建设，将其作为数据治理工作的重中之重，以确保银行业务的稳健运行和长远发展。通过不断优化和实践指标数据标准，银行能够更精准地把握市场脉动，提升服务质量，增强核心竞争力，从而在激烈竞争的金融市场中脱颖而出。