前 言
中共中央国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用
的意见》提出要“完善治理体系，压实企业的数据治理责任，保障安全发
展”，对企业参与数据要素市场建设提出了明确的要求。《“十四五”大数据
产业发展规划》中强调“构建行业数据治理体系，提升行业数据治理水
平”，鼓励企业发挥技术驱动治理的作用，融合数据模型、数据分布、数
据集成与共享等细分领域，应用于数据治理的全流程。人民银行印发《金
融科技发展规划（2022-2025年）》中提出“高质量推进金融数字化转
型，全面塑造数字化能力”，标志着银行业向推进数据治理管理的方向转
变。
数据治理是银行业高质量推进数字化转型的重要基础。随着监管部门
对数据安全、数据质量要求的不断提高，银行机构亟需深化对数据的精细
化管理，确保数据的准确性、安全性以及合规性。银行通过建立统一的数
据标准，规范数据采集、处理、存储和使用等流程，提高数据的质量和价
值，避免数据泄露、不合规使用等问题，为数字化转型提供可靠的数据基
础。
数据模型建设是推动高质量数据治理体系的核心环节。银行业作为早
期开展数字化转型的行业，在取得了诸多显著的成果同时，也暴露出了一
些问题。在银行的数据管理模式从粗放式扩张向集约式管理转变的过程
中，出现了数据架构、数据质量等方面的问题。例如，数据质量无法满足
运营安全要求，数据架构难以支撑业务创新需求等。构建企业级数据模型
可以帮助银行厘清数据分布关系，优化数据架构，确保数据的一致性、完
整性和易用性，进而提升数据应用效率，激发数据的业务价值。
《商业银行数据模型白皮书》是由大数据技术标准推进委员会牵头，
联合来自国有大型商业银行、IBM和数语科技的专家，经过共同深度探讨
与总结而成的重要成果。白皮书从理论层面剖析了商业银行数据建模的模
式及方法，从实践应用层面阐述了国有大型银行的建模思路和建模成果，
旨在为银行业的数据建模提供参考框架和指引，也为其他行业在大数据建
模方面提供参考和启示。
商业银行数据模型白皮书
