三、落实数据治理
近几年来，跟着数据大年夜集中慢慢完成，各大年夜贸易银行积聚了海量丰富的数据资产，就陆续启动了元数据治理、数据标准治理等多个方面的数据治理晃荡。
艾瑞咨询认为，大年夜数据时代数据资产治理是数据价值得以表现的前提。企业数据资产的治理才能，已经由早期以元数据和数据模型为核心的数据治理向数据安然治理、数据生命周期等才能拓展。
因为数据治理涉及面广(金融机构营业涉及到的表里部数据)、成本高奏效慢的特点，《指引》提出了指挡笤与主动性浇忧⒛原则，企业可以结合自身特点和数据近况，分阶段扶植数据资产治理平台：
- 建立企业级的数据标准，作为体系扶植、大年夜数据中间共享的基本;
- 供给数据治理的基本平台，元数据治理、数据模型治理、数据生命周期治理、敏感数据治理全线打通支撑;
- 支撑大年夜数据平台，建立大年夜数据共享模式，支撑快速应用开辟，最大年夜化知足营业需求;
- 在治理上建立了企业的数据认责和考察机制，包管数据标准落地、敏感数据安然治理等等。
根据大年夜数据平台及其他应用体系构成完美的数据资产治理体系，个中的核心是元数据治理。经由过程元数据梳理和主动化采集，将来自于企业不合处所的元数据同一采集到数据资产治理平台中，并且在此基本长进行数据标准治理以及管控数据质量和数据安然。
在银监会宣布《指引》之前，国表里数据治理专家或组织都先后大年夜不合角度提出过各类数据治理模型。国外数据治理模式重要有四种，指出数据治理不是游离于组织而零丁存在的，数据治理模型的建立应与组织的治理指标、文化背景相融合。
(国外四种数据治理模式)
数据资产治理五星模型大年夜一开端就提出建立企业层面高层治理者引导下的自力数据治理组织和机构。在建立企业数据治理组织之后，大年夜数据架构、数据治理、数据运营、数据共享、数据变现五个层次大年夜浅入深慢慢推动企业数据治理的相干工作。此外，模型最后两个阶段还强调了数据变现和价值化的重要性，倡导推动数据在企业表里的流动，让数据真正资产化，令数据保值和增值。五星模型与《指引》监管请求不约而同，是明白数据治理架构、明白数据治理和数据质量控制、周全实现数据价值的具体落地实践。
纵不雅传统企业数据治理十余年的沧桑过程，数据治理起重要做的是数据架构治理。
数据架构治理，也就是数据模型及模型与模型之间的治理。数据模型治理欠妥，不仅对后期数据治理造成数据一致性差、精确性差的麻烦，对生家当务库也会造成机能和稳定性隐患。
是以数据模型在应用扶植前期应由数据架构团队与应用团队、开辟团队、数据库治理团队合营确认，在《互联网+时代的金融数据库规范运维》一文中曾写到“数据库规范化运维，不仅要让数据库活着，还要让数据库保护人员活得更好”，数据架构作为企业架构最核心的一环，规范化数据库运维可以或许赞助数据架构管控得更好。
规范化数据库运维是数据治理取获成功的基本，数据架构治理、数据治理和数据运营的成效进一步进步企业数据共享和数据变现的价值，加强风控治理才能，晋升银行的经营治理效力。
笔者认为本次宣布的《指引》只是当前IT业界数据资产治理海潮中的一个缩影。
数据若何“管”?
跟着大年夜数据纷纷在各类传统企业落地，很多传统企业也几乎同时发清楚明了其数据治理中存在的短板，例如：数据黑盒现象、数据孤岛问题、数据质量低下、数据安然问题凸起、数据无法有效互联互通等。
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