文|帆软数据应用研究院 汪建辉
引言:
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始,企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产,这是数据治理的外部推动因素。此外,随着第三次工业革命的到来,银行业也需要进入定制化时代,以更低的成本,生产多样化的金融产品,从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言,业务发展加快了数据膨胀的速度,也带来了数据不一致等问题,业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求,而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
数据治理不仅需要完善的保障机制,还需要理解具体的治理内容,比如我们的数据该怎么进行规范,元数据又该怎么来管理,每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢?这些问题都是数据治理过程中最实际的问题,也是最复杂的问题,今天我们将从数据治理的各个核心领域来解答这些问题。
银行数据治理核心领域
每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理,目前总结的数据治理领域包括但不限于一下内容:数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
同时各领域之间需要有机结合,如数据标准、元数据、数据质量等几个领域相互协同和依赖。通过数据标准的管理,可以提升数据合法性、合规性,进一步提升数据质量,减少数据生产问题;在元数据管理的基础上,可进行数据生命周期管理,有效控制在线数据规模,提高生产数据访问效率,减少系统资源浪费;通过元数据和数据模型管理,将表、文件等数据资源按主题进行分类,可明确当事人、产品、协议等相关数据的主数据源归属、数据分布情况,有效实施数据分布的规划和治理。
数据治理领域是随着银行业务发展而不断变化的,领域之间的关系也需要不断深入挖掘和分布,最终形成一个相互协同与验证的领域网,全方位的提升数据治理成效。
数据治理核心领域
1.数据模型
数据模型是数据治理中的重要部分,合适、合理、合规的数据模型,能够有效提高数据的合理分布和使用,它包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型,是数据治理的关键、重点。数据模型包含三个部分,数据结构、数据操作、数据约束。
数据结构。数据模型中的数据结构主要用来描述数据的类