数据治理体系建设及数据治
理咨询项目建设技术解决方
案
企业数字化转型方案：企业数据治理体系规划建设方案
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目 录
1. ***对本项目的理解 ....................................................................................................................2
1.1. ***对本项目需求的理解 ...............................................................................................................2
1.2. 本项目成功的关键要素 .................................................................................................................3
1.3. 本项目对全行发展的价值..............................................................................................................6
2. 项目解决方案详述......................................................................................................................8
2.1. ***企业信息管理框架 ...................................................................................................................8
2.2. 数据治理体系规划方案 ...............................................................................................................14
2.3. 数据标准管理方案.......................................................................................................................39
2.4. 数据质量管理方案.......................................................................................................................87
2.5. 数据架构规划............................................................................................................................115
3. 项目实施方案 .........................................................................................................................126
3.1. 实施计划及进度安排.................................................................................................................126
3.2. 项目组织与人员构成.................................................................................................................126
3.3. 项目工作产品及最终交付物 ......................................................................................................138
3.4. 项目风险与应对建议.................................................................................................................139
4. 知识转移及培训方案 ..............................................................................................................142
4.1. 知识转移 ...................................................................................................................................142
4.2. 培训 ..........................................................................................................................................142
5. ***项目管理办法....................................................................................................................146
5.1. 综述 ..........................................................................................................................................146
5.2. ***项目管理方法 ......................................................................................................................147
6. 相关经验及案例证明 ..............................................................................................................163
7. 附录........................................................................................................................................167
7.1. ***主要工具..............................................................................................................................167
企业数字化转型方案：企业数据治理体系规划建设方案
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1. ***对本项目的理解
1.1. ***对本项目需求的理解
1.1.1. 落实大数据环境对数据治理的要求
随着大数据时代的来临，数据资产已成为银行的重要生产要素，在客户服务创新、
风险管理、绩效管理、财务管理等各方面工作中发挥着越来越关键的作用。如何管理
好数据、应用好数据、挖掘数据价值，已成为一个现代银行加快业务创新、提高精细
化管理和科学决策水平的最重要、最迫切的基础工作之一。发挥数据的最大价值依赖
于人员、流程、制度、技术的支持，通过数据资产的管理来提升数据质量、保障数据
安全、促进应用效率，从而降低大量数据资产导致的各项管理成本，以实现数据驱动
业务发展的目标。
1.1.2. 满足监管机构对数据治理的要求
根据国际监管动态及趋势，巴塞尔委员会最新发布的“风险数据整合及风险报告
原则”中明确要求全球系统重要性银行必须在 2013 年做好数据管理自评估的准备。其
他商业银行也应以此为信号，开展数据治理及营运模式的评估并持续完善。
从国内的监管要求及实施动态看，随着银监会非现场监管信息系统和客户风险统
计信息系统不断完善，数据及时性和全面性基本可以保证，但在准确性上存在较大差
距。为此，中国银监会 2011 年发布《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》
对数据管理的良好标准，从组织机构及人员、系统保障及数据标准、数据治理制度建
设、数据质量监控检查与评价、数据的报送应用和存储，做出明确规定和要求。
1.1.3. 对项目需求的初步解读
大数据环境和内外监管机构都对银行的数据组织、数据管控机制、数据标准、数
据质量等相关数据管理主题提出了一系列要求。目前，***在数据治理工作、数据标准
及数据质量的差距包括：
• 未制定全行级的数据治理机制，缺乏数据管理政策未建立明确的数据管理组织；
• 尚未发布全行统一的数据标准，没有跨业务条线的数据统一定义；
企业数字化转型方案：企业数据治理体系规划建设方案
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• 未制定全行级的数据质量管控机制。
***认为，数据治理的实质在于“业务先导、管理驱动、技术支撑”。管理是其中
的核心与基础，业务、管理与技术的互动是盘活整个数据体系的关键因素。借助 EDM
等管理与分析工具，可对***数据治理工作的现状有深入的了解，并可以借此发现全行
数据管理的发展重点，为全行数据治理工作奠定坚实的基础。通过数据管理机制的建
设，从数据管理组织和制度上为数据治理工作提供管理保障，实现数据治理工作的持
久化。借助数据标准化工作，相继统一全行客户、资产、机构、产品、协议、交易、
渠道、财务、营销主题的信息项的定义，进一步规范业务操作与 IT 的系统建设，并通
过数据质量体系的建设，实现全行数据质量的整体提升。
1.2. 本项目成功的关键要素
关键成功因素一：数据标准是银行建立数据应用的基础，如何让全行各级人员认
识到数据标准对业务支持的价值，使他们能看到数据标准对他们工作的重要性并
参与到数据标准相关工作中
本项目关键成功因素一
关键成功因素二：构建全行的数据治理职能，明确组织体系和责任体系及运作的
工作机制，推动数据是资产人人有责的数据文化
企业数字化转型方案：企业数据治理体系规划建设方案
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本项目关键成功因素二
关键成功因素三：数据标准难不在编制而是落地执行。数据标准的落地贯穿到系
统开发生命周期的相关环节，需要业务、科技、数据管理部门共同推进才能被有
效的执行
本项目关键成功因素三
关键成功因素四：通过数据管理评价及考核体系持续监控数据质量水平及数据管
理机制的建设情况，保障数据治理规划的各项工作能有效落实
