Data governance in banking: Benefits and implementation

• 数据已成为银行业的命脉。随着数据呈指数级增长，确保其正确管理、安全及利用对银行至关重要。这正是数据治理发挥作用的地方。
• 银行业数据治理指的是管理银行业内数据管理、隐私及完整性的框架和流程。
• 数据治理是一个持续的过程，特别是在像金融机构这样数据集复杂且受到严格监管的组织中。

数据治理是基于内部标准与政策，管理企业系统中数据的可用性、易用性、完整性和安全性的过程，这些标准与政策也控制数据使用。有效的数据治理确保数据可靠、一致且不被滥用。随着企业应对日益严格的数据隐私法规，并越来越依赖数据分析来精简运营和指导战略业务决策，数据治理正变得越来越重要。

银行数据治理是对金融数据的管理、控制和访问。它涉及在整个数据生命周期内建立流程、政策和控制，以确保银行数据的准确性、完整性和安全性。在本文中，我们将探讨数据治理如何为银行业提供价值，以及在银行业实施数据治理策略。 另见: AfriNIC会员名册神秘消失.

数据治理为银行业提供价值的 4 种方式

1. 合规监管

银行必须根据各种联邦和州级合规法规，确保其拥有的所有数据安全。随着数据违规的后果变得越来越昂贵，监管要求持续施压银行业，要求其控制好数据治理。 另见: AfriNIC 消失的成员登记册.

有了适当的数据治理计划，银行始终确切知道他们可以访问哪些数据。他们也始终知道数据位于何处，这确保他们能够实施正确的控制——即使在云迁移等复杂项目中也是如此。 另见: ECHOES 协会.

2. 削减成本

手动数据管理繁琐、低效且昂贵。手动数据管理的责任通常落在 IT 团队的肩上，这意味着金融机构经常要承担维护活跃 IT 团队的成本。 另见: IT部门 - Athlok.

3. 市场洞察

金融行业如今的特点是机构间竞争激烈，对新进入者来说市场饱和。因此，市场洞察已成为获取竞争优势的必需品。通过数据分析举措，银行可以充满信心地处理数据，并得出可操作的见解。 另见: 亚历杭德罗·费尔南德斯.

4. 数据驱动文化

数据驱动模型正日益改变组织处理业务目标的方式。数据驱动文化被证明对组织大有裨益，因为它能直观地改善削减成本、创新和客户洞察的方法。数据治理支持并鼓励数据驱动文化，使银行能够更有效地运营业务，并做出以客户体验为中心的决策。 另见: 阿尔多·加西亚.

另请阅读：什么是互联网治理？

在银行业实施数据治理策略：分步指南

实施数据治理策略需要系统的方法。以下是一份分步指南，概述了在银行组织内实施数据治理策略时需采取的关键行动： 另见: Alcymer Vieira.

确立明确的目标：这可能包括确保合规监管、提升客户服务或推动运营效率。例如，一家中型银行可能设定一个目标，在下一个财务季度将数据处理错误减少 20%，以提高运营效率。 另见: 阿尔西德斯·克雷莫内齐.

进行数据资产盘点评估：在建立数据治理策略之前，关键是要了解你拥有哪些数据、数据存储在哪里、谁在使用以及如何使用。例如，在一家区域银行，数据团队可能会对运营中使用的所有数据库和数据集进行盘点，详细记录数据的使用、存储和管理情况。

识别数据域、域所有者和使用者：数据治理的一个关键步骤是将数据分类为域（例如，客户数据、交易数据），并指定域所有者，为每个域识别使用者。例如，在银行中，客户数据的域所有者可以是客户服务主管，使用者可能是营销、销售和客户服务团队。

定义数据治理角色和职责：这包括确定数据所有者、数据管家、数据保管人和用户。例如，首席数据官 (CDO) 可能负责监督整个数据治理计划，而数据管家则确保各自域内的数据质量、准确性和合规性。

另请阅读：什么是开放银行？简短指南

制定数据治理框架：这涉及创建一个结构，规定如何处理数据、谁负责不同的数据域，以及维护和保护数据所涉及的流程。阅读更多 → 如何简化数据治理

实施数据治理工具和技术：采用正确的工具和技术，如数据目录、数据血缘工具、数据质量工具和数据保护工具，对于数据治理策略的成功至关重要。这些工具有助于数据发现、数据质量管理、数据保护和整体治理。

定义衡量数据治理框架采用率和有效性的指标：定义明确的指标将帮助你衡量数据治理策略和框架的有效性。这些指标可能包括数据质量评分、数据使用情况、合规指标，以及与数据举措相关的业务成果。

制定培训与持续教育计划：数据治理不是一次性项目，而是一个需要持续学习和适应才能成功的长期计划。

监控并衡量进展：定期监控数据治理指标，以跟踪进展并做出必要调整。这可能包括定期审计数据质量、合规性检查，以及监控数据使用和影响。例如，银行的数据治理团队可以定期进行评估，以确定需要改进的领域，如加强数据质量控制或更新数据安全措施，并实施必要的变革以推动持续改进。

培育数据驱动文化：这涉及确保整个组织的员工了解数据的价值，能够访问数据驱动的洞察，并鼓励他们根据数据做出决策。这需要有效的沟通、培训和高层领导的支持，以便在组织内灌输数据驱动思维。

数据治理在银行业中扮演着关键角色，从合规监管到从数据中获取更大价值，方方面面都离不开它。数据治理的实施需要明确的目标、坚实的框架、数据驱动的文化以及持续的学习和适应性。