构建银行数据治理的长效机制
13.1 构建银行数据治理的长效机制
数据治理不是一个临时性的运动。从银行业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行角度，需要一个银行数据治理的长效机制进行保证。
数据治理是银行业务开展及管理创新的需要，而银行业务开展及管理创新是一个永恒且持续向前的过程。银行需要推出各种中间业务、理财服务，即使传统的存贷汇业务也需要创新业务模式，改善客户体验；银行机构的信贷管理部门需要密切关注贷款分类及客户信息的变动，以保障资产分类的准确性；市场部门日常的交易更是依赖大量的数据分析；资产负债管理部门需要通过数据分析，为各部门设定业务限额，在保障安全的情况下实现全行效益最大化。上述的创新都需要银行机构利用商业智能工具对客户信息和业务数据进行挖掘。
数据治理意识的形成不是一蹴而就的。银行数据治理要从机构上层意识转变着手，强化数据治理的理念，通过营造数据治理的文化，确保数据治理在全行的落实与执行。这是一个长期过程，银行机构各层级的数据管理人员必须不断地沟通、培训和推广数据资产价值的重要性以及数据治理职能的业务贡献，提升数据使用者对数据治理的意识及对数据治理效益的认可程度，持续改进银行数据管理机制，充分挖掘数据价值，提升银行核心竞争力。
数据治理是一项长期且体系化的过程。银行数据治理要从数据的长远规划与规范管理着手，逐步制定数据治理的相关管理规范及“先治理，后建设”的数据治理战略，并落实在数据标准和数据质量的绩效考核指标上。只有合理制定数据治理相关考核指标并切实推进到业务基层，才有可能从数据产生开始实现对数据的真正治理，避免数据环境出现“先污染后治理，边污染边治理”的局面。“以用带治”，以数据应用为抓手，通过将数据充分利用于业务管理和业务经营中，使业务部门切身体会到数据的作用，以及数据问题对业务分析与决策的影响，促进数据质量的改造，推动诸如数据标准、元数据管理等数据治理和管理工作的开展。
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