数据治理体系建设：银行数据信息管理能力提升之路

随着数据量的增大，对数据的处理不能仅仅停留在清理的层面，而要从更高的层面来做数据质量的控制，这就是数据治理。数据治理是从信息系统的级别，全面把握数据质量的体系，需要来自高层的授权和信息部门的合作，也需要信息部门和业务部门的综合监管，最终目标是从宏观上把握和提升数据的质量。

随着更为广泛的数据应用，建立一个完整的数据治理体系势在必行，需要从制度、标准、监控、流程等几个方面提升银行的数据信息管理能力，解决目前所面临的数据标准问题、元数据管理问题、数据质量问题和数据服务问题。

数据标准是对数据平台业务的支持，需要规范化。规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。一般来说，由业务部门提出数据标准的申请需求；数据标准管理员要维护数据标准，制订、发布标准，应用系统代码标准比对；对于应用开发者，需要查询数据标准，以开发符合数据标准的应用，提交标准代码比对文档。

元数据管理平台要进行数据影响、脉络化分析。应用开发者要查询数据平台相关元数据，为开发应用提供参考；元数据管理员实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析。(www.zuozong.com)

数据质量要求可度量，需要全方位管理数据平台的数据质量，实现可定义的数据质量检核和维度分析，以及问题跟踪。可以由业务部门了解本机构特定系统数据质量，提出业务数据质量检核需求，进而数据质量管理员定义检核需求与规则，分析数据平台数据质量，发现发布数据检核问题，最后由应用开发者针对数据质量问题提出完善建议。

数据服务即为数据平台提供面向业务用户和应用开发者的服务沟通渠道。