【数据治理实践】第七期:多层次多途径的数据标准落地方式.pdf
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数据治理实践中的第七期主题聚焦于多层次多途径的数据标准落地方式。数据标准是银行业金融机构数据治理的核心,旨在规范数据的生成、存储和使用,确保数据的一致性、准确性和完整性。《银行业金融机构数据治理指引》明确规定了数据标准的执行要求,强调银行业必须建立覆盖全面的标准化规划,并确保数据标准得到有效执行。 在实际操作中,数据标准落地面临多种挑战。首先,数据标准可能不符合业务实际,或者缺乏持续的维护和更新。其次,现有的系统可能难以适应新的数据标准,特别是外购系统改造成本高且影响广泛。此外,流程管控不严,业务和技术部门对数据标准的重要性认识不足,也是阻碍落地的因素。 为解决这些问题,银行需要抓住关键的落标契机。例如,在系统新建或改造、主数据建设、指标库建设和数据质量提升的过程中推动数据标准落地。在系统新建或改造中,可以通过优化需求、设计、开发和上线流程,将数据标准管理融入其中。在立项阶段,设立数据标准管理角色,对需求规格说明书进行标准化要求,并在设计和开发阶段引用和审核数据标准。在上线阶段,增加数据模型、标准和字典的验收环节。 建设指标库是另一种有效策略,它能提供指标管理的统一视图,便于理解和应用数据标准。在指标体系梳理时,引用已完成的标准,确保指标数据的权威性和一致性。 面对实施过程中的阻力,例如业务部门的抵触、外购系统的改造难度和标准与业务实际的脱节,需要通过高层推动、合理选型、及时修订标准等策略来克服。高层支持可以促进跨部门协作,外购系统改造则应在选型时考虑标准要求,而标准修订应遵循一定的流程,保持其与业务实际的一致性。 总结来说,数据标准落地是一项系统工程,涉及业务、技术、流程和人员意识等多个层面。通过把握关键时机,优化流程,建设指标库,并有效应对阻力,银行能够逐步推进数据标准化,提升数据治理水平,从而更好地满足监管要求和业务需求。
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