数据治理及经验分享1.8-简化.pdf

### 数据治理及经验分享 #### 一、数据对我们有什么价值？ 数据在当今信息化时代扮演着极其重要的角色，尤其是在金融行业中更是如此。对于光大证券这样的金融机构而言，数据不仅仅是数字的集合，更是支持其业务发展、风险管理和服务创新的核心资产。具体来说，数据的价值主要体现在以下几个方面： 1. **风险管理**：通过整合前中后台的数据资源，为全面的风险管理提供强有力的支持，从而降低经营风险，助力业务转型。此外，加强业务的合规性，确保符合各项监管要求的同时提高监管自动化报送效率。 2. **经营决策**：汇聚公司内部的数据资源，为高级管理层提供各种分析决策报表，提高决策的效率和准确性。这对于推动公司的战略规划和发展方向至关重要。 3. **营销服务**：通过客户数据共享、产品数据共享以及统一账户等措施打破部门间的壁垒，改善客户体验，提供更加个性化的全生命周期服务，进而增强客户满意度和忠诚度。 #### 二、为什么要做数据治理？ 数据治理是指制定和执行一系列政策、流程和技术来管理数据资产的过程。在金融行业，数据治理的重要性尤为突出，主要原因如下： 1. **解决数据质量问题**：数据治理可以帮助组织解决诸如准确性、完整性、一致性、完备性、有效性和时效性等问题，这些都是数据质量的关键指标。 2. **应对监管挑战**：面对越来越严格的监管环境，如BCBS239原则要求金融机构有效地进行风险数据聚合和风险报告，数据治理成为必需。 3. **提升业务效能**：通过标准化和规范化数据处理流程，可以提高业务运作的效率，减少因数据错误导致的损失。 4. **支持业务创新**：数据治理有助于金融机构更好地利用大数据技术进行业务创新，特别是在创新业务和衍生品业务的风险管理方面。 #### 三、如何做数据治理？ 数据治理的实施需要遵循一定的步骤和策略： 1. **确立治理框架**：明确数据治理的目标、原则和范围，建立组织结构和支持机制。 2. **制定政策和流程**：定义数据的质量标准、使用规则和审计程序，确保数据的合规性和安全性。 3. **实施技术和工具**：利用先进的技术和工具，如数据仓库、元数据管理、数据质量工具等，支持数据治理的各个环节。 4. **培训和沟通**：加强对员工的数据治理意识培训，促进跨部门之间的沟通与协作。 5. **持续改进**：定期评估数据治理的效果，根据反馈进行调整优化。 #### 四、经验分享——光大证券案例 光大证券在数据治理方面的实践经验主要包括： 1. **建立风险管理指标体系**：通过建立风险管理指标体系，包括指标标准、指标血缘、指标应用模式等，为风险管理提供了量化的基础。 2. **建设数据应用平台**：构建了配套的风险管理系统和数据平台，支持风险管理指标的展示和管理。 3. **强化数据管控流程**：建立健全的数据运营和管理模式，确保数据治理工作的持续性和稳定性。 4. **推进综合经营与集团协同**：通过数据共享和交叉销售等手段，提高了客户服务水平，促进了集团内部的合作与协同。 数据治理是金融机构提升竞争力的关键环节之一。通过有效的数据治理策略，不仅能够提高数据的质量和可用性，还能帮助企业更好地应对监管要求、支持业务创新和优化客户服务。