中国建设银行数据治理实践的三高、四落、八行为.docx

中国建设银行在数据治理实践中，遵循“高标准、高质量、高安全”的原则，旨在提升银行业务效率，优化数据资产，确保信息安全。数据治理的“三高”涵盖了数据的规范性、准确性以及保护措施。 1. 高标准：在数据生命周期管理方面，建行建立了标准化的数据流程，确保从数据创建到销毁的每一个环节都符合严格的标准。例如，通过数据模型保证数据完整性，执行数据标准以确保数据准确，利用元数据监控数据使用，控制数据派生，以及通过评估确定数据归档和销毁的适宜时机。此外，建行还自主研发了云管理平台，实现了IT基础设施资源的全生命周期管理和快速服务交付，引入了虚拟化、资源池等技术，优化资源配置。 2. 高质量：建行强调数据仓库的构建，重视元数据管理，将其视为数据仓库的灵魂。元数据分为技术元数据、业务元数据和管理元数据，通过基础建设、基本整合和整合扩展三个阶段进行管理，以实现不同软件间的无缝协作。同时，数据质量检查贯穿整个数据使用过程，确保数据的准确性和一致性。 3. 高安全：信息平安是银行的重要组成部分。建行从企业级和体系化的角度出发，参照ISO27001、GB/T22080和COBIT等国际标准，构建了全面的信息安全管理框架，制定了一系列的安全管理制度和操作规范，包括信息平安管理方法及其实施细则，以及生产数据应用安全、信息科技风险管理和检查管理等多个方面的具体规定。 “四落”可能指的是在数据治理过程中需要注意的四个方面，虽然这部分内容未在提供的信息中明确，但可以推测，这可能涉及数据的落地应用、数据质量的落地监控、数据安全措施的落地实施以及数据治理策略的落地执行。 “八行为”可能是指在数据治理实践中需要采取的八项具体行动，包括但不限于数据标准化、数据质量管理、元数据整合、数据生命周期管理、数据安全策略、合规性要求、技术平台建设和用户培训等。 中国建设银行的数据治理实践是全方位的，涉及到数据的收集、存储、处理、分析直至废弃的全过程，同时注重利用先进技术如云计算、元数据管理来提升数据的价值，并通过严格的安全管理确保信息资产的保护，从而在金融行业中发挥出数据的最大效能。