数据治理理论、思考与实践

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文章来源丨数据治理周周谈

原创作者丨周学张

2020年，是数据治理的“元年”。百度指数显示，自2020年3月开始，“数据治理”逐渐成为媒体焦点。6月开始，“周周谈”累计发布了39篇文章，全部由数据治理团队的成员们原创，内容从数据治理的概念开始，用“一句话”、“一图说”的方式，快速解释数据资产、数据标准、数据架构；同时，我们结合自身工作实践，围绕数据治理工具、数据标准体系、数据分类分级、数据应用分析多角度进行了经验分享和案例总结。

2021年，作为一个专注于数据治理的公众号，我们未来谈些什么？怎么继续谈？国际上有DAMA的《DAMA2.0》这样的行业指南和工具书，国内有华为公司的《华为数据之道》等企业先进实践，也有很多同行同业的相关和类似的公众号在积极布道和分享，那么我们这个周周谈的价值在哪里？我们编辑团队整理了一下思路，准备从“理论、思考、实践”三个方面来分享我们的学习、研究、心得和实战经验，对关注者有价值，对我们自身有沉淀和积累。

所谓理论。数据工作从计算机电算化开始的第一天就存在，但是，从数据到资产、从字段到标准、从元数据管理到数据资产运营，数据治理理论体系的成熟也不过是直到最近才相对成熟和稳定下来。伴随着海量数据的爆炸式增长，信息系统的不断复杂化，数据仓库渐渐无法满足非结构化等多维度数据管理的需要了，必须形成源头清洁、底层健壮、内容有序的数据湖，才能形成企业级的数据承载和服务支撑。在这一过程中，不断加强对数据治理理论框架的研究和学习，进一步梳理数据架构、数据标准、数据需求、数据质量、数据安全等关键领域的关键概念，尤其是形成容易沟通、方便使用、适合传导的定义和解释，这个是数据治理理论工程的重要组成。没有数据治理理论的领航灯，就没法“做正确的事”；没有数据治理理论的标尺，就没法有的放矢“正确地做事”，而这可能会影响工作的方向，可能无法支撑从业者的定力，可能难以保持工作者的耐力。

所谓思考。理论是灰色的，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，“得到”的罗振宇提出一个词叫做“躬身入局”，非常形象。理论必须要在实践中去检验，但是，一个具体的企业，一堆具体的问题，一群具体的人，这才是理论的战场。数据治理不是从一张白纸开始的，要面临的往往是企业巨量的存量系统、海量的存量数据，现实中有繁杂的报表、错综的口径，还有可能面临算力不足、流程不畅、机制不全等现实的问题。怎么去看待这些问题，如何把理论层面的认识转化为现实层面的方案，如何把理论的要求同工作中的“重要且紧急”的任务相结合，如何把“夯实基础”和“以用为先”结合起来，这些都涉及大量的“取舍”、“权衡”，涉及“既要又要还要”的具体操作。

所谓实践。工作不是一个人能够干成的，企业级的工作，更是需要团队协作共同推进。团队的成员是一个个鲜活的人，大家有热情，有动力，但是，他们可能缺乏经验，可能还需要历练；同时，工作不是想干就能干成的，它需要协同配合，需要相互帮助解决各自的痛点难点，这里面涉及到大量的协调沟通。那么，如何把理论研究和心法思路最终通过团队去实施，需要制定量身定制的策略，需要内部的培训、外部的普及，需要横向工作机制的建立，需要纵向绩效路径的设计。一招一式，都需要形成具体的实施方案，可以刻意练习，可以不断总结、纠偏，实现螺旋式提升。

银行数字化转型时代，数据是最重要的生产要素，而随着数据在各个行业领域的不断深入，数据价值落地的诉求越发强烈。如何让数据在企业发展中发挥出最大的价值，成为业界共同思考的问题。

2020年，上海熵衍信息技术有限公司刘诚燃老师设计了数据治理全体系这门课，全国共举办了5场，受到广泛好评。有学员反馈是否可以按照业务数据的主题域，分别就客户信息、信贷（表内外授信）、财务会计、信用卡（账户）、资金业务等分模块来专场深入讲解。年初，刘老师与业内几位银行数据治理专家聊起这个话题，大家都觉得这个思路不错，共同准备在2021年举办5期线下公开课，每次就一个主题域深入剖析，为银行机构数据治理把脉问诊。

大量案例表面，客户数据管理是价值创造的重要核心，优秀的客户数据管理能给银行创造更丰厚的商业成果。然而，客户数据管理往往非常复杂，客户自身的信息在不断发生变化，在数据质量管理中存在着数据规范性、一致性、协同性等多个问题。尤其是金融互联网化时代，互联网存贷款对应的客户数据并不能完全被银行掌控，客户信息也存在信息安全隐患，导致银行迫切需要对客户信息数据进行治理。

当前客户数据质量究竟存在哪些问题？会对监管报送产生哪些影响？客户数据管理成功的关键因素和原则又是什么？银行该如何建立高效的客户数据管理解决方案？由熵衍信息联合尚财智丰举办的数据治理实战训练营即将开班，期待各行数据管理部门、监管统计部门、信息科技部门业务骨干入营参训。

一、培训时间

报到时间：2021年3月19日（周五）上午10:00-18:00。

培训时间：2021年3月20日（周六）至3月21日（周日）上午9：00-12:00，下午14:00-17:00。

二、培训地点

上海全季酒店，具体位置请咨询报名老师。

三、报名资费

培训费：4200元/人（含：资料费、场地费、培训午餐费）

企业微信VIP会员优惠价：3800元/人。

具体报名事宜敬请咨询本次课程联合主办方：

上海熵衍信息技术有限公司&贵州尚财智丰企业管理咨询有限公司

报名咨询老师：毕老师，电话微信同号：18901655360

课 程 提 纲

第一讲 数据治理框架下的制度建设与客户信息质量管控——蔡瑾老师

一、数据质量专项治理背景

（一）数据治理需求

（二）数据治理业务主题及方法论

（三）数据治理监管解读及要求

二、数据质量与管理制度建设

（一）正确解读监管政策和要求，解析报送内容及各类指标数据

（二）规范管理流程，明确职责分工，层层落实责任

（三）规范数据采集加工流程，明确业务口径及技术规则

（四）建立缺失数据补录管控流程和制度

（五）同标同源，加强数据源管控措施

（六）建设良好数据治理企业文化，建立自查自评估机制

三、管理制度模板化解决方案

（一）数据管理框架政策指引

（二）数据质量管理办法及实施细则

（三）数据质量现场与非现场检查管理办法

（四）数据链路管理规程

（五）数据质量评估体系及考核指标体系建设

四、数据质量流程管控解决方案

（一）数据治理业务需求边界清晰

Ø  明确分阶段实施目标、需求

（二）数据标准差异分析

Ø  细化新、旧系统落标方案

（三）建立主题域指标体系

Ø  基础指标、派生指标、KPI指标

（四）规范缺失数据补录管理

Ø  缺失数据采集、补录流程

（五）客户信息数据治理解决方案

Ø  客户信息数据清理难点分析

Ø  解决方案及案例分享

第二讲 1104客户信息数据治理与业务制度建设——刘诚燃老师

一、银行数据治理路在何方？

（一）构建数据治理整体架构确保数据治理的整体性

（二）全方位重构数据标准体系改善数据环境

（三）构建全视角管控的数据集市全面保障数据质量

（四）通过技术+行为的手段深层次保障数据质量

（五）构建日常数据质量监测体系持续推进数据资产化管理

（六）构建基于过程的知识体系确保全面数据治理能力

（七）银行数据治理成熟度评价模型与标准

（八）数据质量评估框架与模板建设

二、1104数据中的客户数据维度分类

（一）同业与非同业客户

（二）持牌金融机构与类金融机构

（三）法人客户与个人客户

（四）一般客户与高净值客户

（五）大中小微企业客户

Ø  行业分类和企业划型常见差错分析

三、客户数据差错对各类报表的影响分析

（一）对基础财务类报表影响分析

（二）对风险监管类报表影响分析

（三）对普惠金融类报表影响分析

（三）对巴III报表影响分析

Ø  基于客户维度的数据治理案例分享

四、监管所强调的业务制度建设概念与内涵

（一）业务制度和管理制度的差异

（二）1104报表几种常见业务制度类型

Ø  会计科目类业务制度

Ø  台账筛选类业务制度

Ø  分类汇总排序类业务制度

Ø  系统取数类业务制度

Ø  外部取数类业务制度

（三）业务制度建设中的数据清洗

第三讲 “表本兼治”的数据质量提升行业实践分享之客户主题专题治理——吴萌老师

一、客户主题定义与内涵

（一）客户定义

（二）客户标签定义

（三）客户主题范围

（四）客户主题标准模型

（五）监管报送中存在的客户定义问题及解决方案

二、客户主数据模型建设与实践分享

（一）客户主数据定义

（二）客户主数据模型建设方法

（三）客户主数据模型规范及示例

（四）监管报送中存在的客户主数据模型问题及解决方案

三、 客户信息模型建设与实践分享

（一）客户信息模型定义

（二）客户信息模型建设方法

（三）监管报送相关的客户主数据信息要素

（四）内部管理相关的客户主数据信息要素

（五）监管报送中存在的客户信息模型问题及解决方案

四、 客户信息数据质量落地检查

（一）客户信息分布调研

（二）客户信息完整性调研

（三）客户信息有效性调研

（四）疑似客户调研及合并原则

五、 客户信息治理的保障

（一）标准先行

（二）管理职责定位明确

（三）制度流程健全

（四）绩效考核及问责机制到位

（五）系统及工具全面支持

第四讲 监管数据质量专项治理：EAST客户数据治理——金淑丽老师

一、监管质量专项质量体系

（一）工作启动阶段

（二）自查自评阶段

（三）监管检查评估阶段

（四）问题整改阶段

（五）总结阶段

二、监管数据问题整改

（一）整改目标及评价

（二）整改思路及方法

（三）监管数据质量整改

（四）EAST,1104,客户风险跨系统一致性整改

（五）源系统数据质量整改

三、监管数据溯源及链路管理

（一）校验公式溯源

（二）数据口径溯源

（三）数据链路分析

四、EAST监管数据质量总结报告

（一）897质量问题总结

（二）地方局要求质量问题总结

（三）监管涉及的源系统数据质量问题总结

（四）数据治理工作内容及成效总结

（五）下一步工作计划汇报

讲师简介

蔡瑾老师，某大型国有商业银行资深业务专家，长期致力于监管统计、管理会计、风险管理、信息披露等业务领域的研究和实践，拥有20多年金融监管领域工作经验，曾多次参与监管机构金融监管制度的制定，擅长对监管制度的解读，为银行业金融机构和非银金融机构的数据治理及监管制度建设提供模板化的咨询服务，在数据标准及数据质量流程管控方面制定落地解决方案，具有丰富的实战经验。

刘诚燃老师，熵衍信息创始人，1104专家，中科大公共管理硕士。曾先后就职于地方人民银行、银监分局，拥有15年监管工作经验，参加过20多次银行业金融机构数据质量良好标准评估，多次担任主评人。刘老师专注于金融监管统计和银行业数据治理研究，是【成于微言】微信公众号创办人，发表与1104和数据治理相关的原创文章400余篇。为全国2000余家银行提供线上报表答疑，目前已开展了3家银行1104业务制度建设咨询。

吴萌老师，某咨询公司总经理，28年银行从业经验，专长领域银行业务架构规划、IT战略规划、数据治理规划、银行核心及信贷业务需求、银行业务流程再造咨询、数据标准及主数据管理咨询等，曾为建行、中信银行、广发银行、邮储银行、进出口银行、广东农信、安徽农信、河南农信、北京农商行、武汉农商行、青岛农商行、广州银行、汉口银行、赣州银行、乐山商行等60余家银行提供过咨询服务。

金淑丽老师，任职于国内知名IT公司，担任技术总监十余年，拥有二十余年金融行业软件工作经验。曾主持中国银保监会1104报送系统、高级管理人员任职资格管理系统、信息披露系统等项目建设。主持设计多家银保监局特色报表采集、智慧监管平台，主导或参与多家商业银行EAST系统建设、EAST专项数据治理项目，同时为EAST数据治理方案提供专业咨询服务。擅长监管报送领域监管动向研究，监管报送架构设计、报送解决方案、数据治理解决方案等。

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