银行大数据治理是指通过一系列的政策、制度、流程和技术手段对银行业务中产生和使用的数据进行管理和控制的过程。它旨在确保数据的质量、安全和合规性，从而让数据能够准确地反映业务经营过程和成果，为银行的客户服务、产品创新和风险管理提供支持。随着科技与金融的深度融合，大数据在银行业务中的作用愈发重要，其治理工作变得尤为关键。
大数据治理的内涵主要包含以下几个方面：
1. 数据治理的目的是为了保障数据的质量和安全，这包括数据的真实性、准确性、连续性、完整性和安全性。通过制定和实施统一的数据管理措施，包括数据采集、整合、转换、共享、发布和维护等，确保数据能够为业务决策提供支持。
2. 数据治理的主体不仅包括银行内部，还涉及外部合作伙伴。由于银行大数据包含结构化、半结构化和非结构化等多种类型，治理时必须考虑内外数据的融合，以及如何对外部数据进行有效的转化和管理。
3. 治理的内容比传统数据治理更为广泛，不仅要管理银行内部数据，还要处理由外部机构如工商、税务、司法等部门引进的行政信息，这些数据具有多样性、广泛性、动态变化快和价值密度低等特点。
4. 治理方式更多样，需要“因数制宜”，针对不同类型和来源的数据采取不同的治理措施。例如，对于结构化数据采用传统的治理方法，而对于半结构化和非结构化数据，则需要借助新技术和方法进行管理。
5. 治理的侧重点也有所不同，需要特别关注外部数据的转换与内部信息的有效融合，并与数据产生方协同，以确保内外部数据能够形成一致的数据视图。
大数据治理的特点主要体现在以下几个方面：
1. 大数据治理主体的外部性和多元性。治理工作不仅限于银行内部，还需要与数据提供者合作，确保数据质量和应用效果。
2. 数据治理内容的广泛性。大数据治理不仅需要管理传统金融业务数据，还需要处理各类外部信息，涵盖宏观、行业、产业乃至客户行为数据。
3. 多样化的治理方式。由于银行大数据类型多样，治理手段也必须多样化，包括但不限于数据清洗、整合、转换等。
4. 治理侧重点的转移。与传统数据治理相比，大数据治理更关注数据治理活动的全面性和数据资产价值的最大化。
大数据治理体系框架通常包含以下几个核心组成部分：
1. 大数据标准：指针对银行内外各种重要、共享类数据制定的标准，目的是确立统一的业务口径，避免数据歧义，确保数据资产的交换和使用具有高度的一致性与准确性。
2. 元数据：元数据是描述大数据的数据，包括业务元数据、技术元数据和管理元数据。它们为大数据治理提供内外部、各部门之间的上下游关系，有助于实现数据的血缘分析、追溯分析和影响分析，增加信息的透明度。
3. 大数据质量：大数据质量主要指数据满足业务运行、经营管理与决策的程度，包括数据的真实性、准确性、连续性、完整性和安全性。
4. 大数据架构：大数据架构关注大数据在企业中的部署结构，包括内外部数据关联情况及数据在各应用中的分布情况，其目的是确立可信数据源，避免信息孤岛，消除不一致性。
通过这些治理措施和手段，银行可以确保数据质量，强化数据管理，从而推动业务高质量发展，充分发挥大数据的资产价值。
