一、项目背景、目标及相关规划

1.项目背景

2018年5月，银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动。

这是银保监会首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度，明确要将银行数据治理工作常态化、持久化，标志着我国银行业数据治理新时代的正式启幕。

从行业发展层面上看，商业银行的经营活动需要依靠完备、持续性的数据体系才能进行科学决策，数据是商业银行市场化决策的关键。数据治理为商业银行的经营管理产生直接的价值，也是在利率市场化及巴塞尔协议III下我国商业银行面对内外部挑战的必然选择，更是在大数据时代我国商业银行发挥数据资产价值的根本途径。

从甘肃农信内部数据管理层面上看，我行原有数据中心已经使用多年，原有数据中心无法满足业务发展的需求，无法满足高质量数据应用要求，难以赋能业务部门更好服务客户、难以为银行经营决策提供支撑服务。随着我行新一代系统的建设，我行需要全面升级数据整体服务能力，解决现有数据问题， 建立完整的数据供应链， 实现数据采集、整合、应用三方面有效管控。

2.项目目标

通过对我行内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程的梳理及设计，搭建一套涵盖元数据管理、数据标准、数据质量、数据资产管理等方面的数据治理及管控平台，赋能银行数字化转型。

通过实施数据治理和建立数据管控平台，满足人行、银保监会等监管机构的各类监管标准、安全分级标准、监督检查及其他各项要求，提高甘肃农信数据质量和业务数据的应用价值。

通过业务和技术相融合，建立数据标准体系，与数据仓库建设有效结合，提升数据质量，逐步实现全行数据统一规划和治理，打造开放的行内数据生态环境。

通过建立“业务为体、数据为核、融合驱动”数据应用机制，提升以业务数据化、数据资产化、资产共享化、共享（应用）价值化为特征的数据赋能水平。

3.建设规划

以数据治理与数据管控平台项目为起点(元数据、数据标准、数据质量)，规划以治理域(数据模型、数据架构、主数据、数据生命周期、数据安全)、数据应用能力(数据共享分发、数据分析、智能应用)的中期建设规划蓝图。

项目建设包括以下几个阶段：

*****阶段，对现状进行评估，搭建项目组织架构、制定相关制度和业务流程。

具体工作事项包括按照 DCMM8模块28个子项，收集与数据管理直接相关的资料，展开评估，在此基础上制定目标、年度计划，组织架构及介绍、角色、职责等。

第二个阶段，完成数据规范化工作、建设数据管控平台。具体工作事项包括元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、各业务系统（核心系统、信贷系统、财务管理系统、中间业务平台、贵金属系统、系统内资金管理系统、统一支付平台、人力资源系统、自助设备平台、多渠道收单平台、统一支付平台、掌上银行、个人网银、微信银行等）落标建议方案、落标跟踪监管报送类数据专项治理，后是数据管控平台的建设。

4.业务功能

项目建设采用“业务咨询分析+平台建设+内部人才培养”的方式推进甘肃农信数据治理和数据管平台建设工作的开展。

数据管控平台产品整体功能如下：

一站式、全链路平台

数据管控平台产品是一个覆盖了数据治理及数据开发管理全流程的一站式平台，通过元数据驱动的方式把各个流程模块串联在一起，提升企业数据管控的整体效能。

数据管控平台是一个覆盖了数据治理及数据管控的全流程一站式平台，通过元数据驱动的方式把各个流程模块串联在一起，提升企业数据管控的整体效能。

实施构建数据管控平台(数据治理管理+数据仓库)，内部人员全程参与，加强理论学习的同时，参与标准的建设工作。

二、创新点

首先是数据治理方法论的创新：通过有效的项目组织架构、强力制度建设和科学的业务流程设计以及建设强大的技术工具，实现了各系统的数据协同，打造了可视化数字化管理场景。项目建设过程将制度管理、组织架构、方法论、技术工具、落地实践、结果验证进行了全方位、一体化的融合实践。

其次是数据标准化的管理创新：在对银行内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程的梳理及设计基础上，通过对外部的监管要求、行业的通用标准、组织的业务实际等不同来源数据的表达、格式及定义的一致约定，包含主题域、数据业务属性、技术属性和管理属性的统一定义，提供模型标准、数据字典、代码集等贯穿全流程的数据标准功能，实现了甘肃农信数据标准的规范化、统一性管理，搭建了一套涵盖元数据管理、数据标准、数据质量、数据资产管理等方面的数据标准体系和数据治理及管控平台。

项目从蓝图规划、方案设计、平台建设、落地运营、验证评价，全过程严格遵照PDCA法则，有效控制管理项目过程和项目建设质量，确保了项目建设更加条理化、系统化和科学化。

三、技术实现特点及优势

特点1：以元数据为核心的方法论

以元数据为核心，驱动数据的标准化、规范化、可视化、融合化管理，打造面向银行端到端透明管控的一站式数据治理体系，实现数据标准的智能提炼和全域数据的融合治理。

特点2：建立数据标准体系

通过对外部的监管要求、行业的通用标准、组织的业务实际等不同来源数据的表达、格式及定义的一致约定，包含主题域、数据业务属性、技术属性和管理属性的统一定义，提供模型标准、数据字典、代码集等贯穿全流程的数据标准功能，实现甘肃农信数据标准的规范化、统一性管理。

特点3：面向应用的元数据管理

以数据标准为基础，以机构业务为指导，从元数据采集、元数据分析、元数据管理、元数据监控、配置管理等构建完整的一套元数据管理流程，实现对机构的元数据资源的统一整合及全过程的有序管控。

实现对核心业务系统元数据变更的核查管理流程，避免业务系统模型元数据变更对数仓产生不可预见的问题；

特点4：全流程、3D可视化、全景式数据洞察及质量管理

依据数据标准及治理规范要求，形成满足银行需求的数据质量管理流程与方法论，面向不同的数据配置对应的数据治理稽核规则与任务，及时定位数据质量问题，生成数据质量报告，实现对数据全生命周期的质量监控与质量稽核，识别、定位、监控各阶段数据质量问题，保障数据的完整性、准确性、一致性。

系统呈现数据的整个流向和来源，可通过地图、治理、监控功能实现对整个平台中数据的流向和分层进行整体的浏览、操控。

四、项目过程管理

甘肃农信自2021年10月启动项目建设，并完成组织架构建设

2022年3月完成项目评估以及蓝图和组织体系设计

2022年9月完成制度保障体系和流程设计；

2022年10月完成元数据管理、标准数据管理、数据质量管理的咨询和业务分析；

2022年11月完成数据管控平台的建设。

五、运营情况

经过治理项目的建设，在新一代信息系统建设过程中，形成甘肃农信1110个监管数据标准，826个行业数据标准，规范各上游系统业务标准，核心、信贷等全行各业务系统监管标准已落标1060个，行业标准已落标546个，同时，完成技术元检核规则2000多个，质量检核规则2500多个，治理制度体系已完成设计与评审，下一步进行全省推广工作，计划于11月20日系统正式上线。

六、项目成效

经过项目期过程中的治理，甘肃农信数据质量有着非常大的提升，数据质量得到有效改善。

从经营决策角度，提供零售业务相关指标展示，便于管理层快捷、直观地了解信息，制定经营策略；

从数据赋能角度，整合全行客户信息，构建客户集市，提供客户细分和客群筛选功能，让营销人员快速识别目标客群，进行精准营销；

从客户洞察角度，引入客户行为数据，为充分了解客户偏好、金融产品线上化等奠定基础。

从合规管理角度，通过数据治理的监管数据集市，使得监管报表取数质量有极大的提高，在极大的提升银行合规管理水平的同时，也大大节省了报送人员的人工补录工作量。

七、经验总结

银行数据治理体系是一个金字塔结构，依次为战略、机制、领域、技术支撑，从上至下指导，从下而上推进，形成一个多层次、多维度、多视角的全方位框架。

要成功的完成银行数据治理体系建设，需要把握以下几方面的原则：

1)一把手工程，委员会决策

从全行战略角度，指导数据治理工作的开展，数据治理是在银行发展战略和规划的指导下进行实施的，这些战略和规划包括业务发展目标、IT规划以及数据治理相关的发展规划

2)专题机制管理

机制是数据治理工作实施的基础保障，通过组织、制度、流程的建设和执行得以落实。机制是数据治理工作的重点，数据治理执行效果就是机制落实的效果。

制定业务部门牵头，侧重数据治理的业务管理；科技信息中心联席并侧重数据治理的技术管理与支持的协同工作机制

3)科学规划领域、日常协调

数据治理领域是数据治理的工作内容，包括数据标准、数据治理、元数据、主数据、数据生命周期等方面。

数据治理采用依靠专家和内部人才自建的双向策略，以治理委员战略治理思路为指引，细划、组织、开展数据治理工作。突出省联社其它业务部门在业务领域元数据、数据标准、数据质量的统管职责；突出业务部门的数据应用需求，包括数据标准、数据治理、元数据、主数据、数据生命周期等方面的需求；突出行社的法人治理主体、数据源头主体、质量主责，突出行社的数据应用需求。

4)技术支撑

数据治理工作终在相关制度、规范和流程下通过数据治理组织借助技术手段和管理手段来实现。包括系统开发阶段为提高数据质量进行的校验设计；系统日常运维工作；数据分析应用阶段的数据集成；数据质量监控等。 

5)建设与运营配套，常治不懈、持续改进，不断累积小胜为大胜。