构建健康的数据文化 助力金融行业迈入数智时代

金融业是数据密集型产业，数据是金融机构的核心资产，其关乎客户的隐私安全、用户体验，也关系到金融企业的营销和生存和发展。在过去的银行时代，钱普遍安全地存放在金库里。如今，我们的钱变成了屏幕上的数字。随着数据逐渐取代有形资产和人工处理，大多数金融机构还未形成数据治理计划，缺乏高管指导和战略规划。智能化浪潮给金融业带来了全新机遇，如何以数据为基础，锚定未来发展，成为了金融面向智能时代的最大考题。
 
金融行业需要建立一种健康的数据文化

什么是数据文化？大多数金融服务机构没有刻意定义其数据文化，它是指导企业业务高效运转的内驱力，得益于数据资产数量和价值的暴增，数据文化正在受到前所未有的重视并不断发展和壮大。它要求企业所有成员关注数据所传达的信息，树立“尊重事实，靠数据说话，凭数据决策”的理念。首先，数据体系的建设需要自顶向下的总体规划设计，审视构建满足业务战略的数据能力，将“数据+业务+技术+组织”融为一体，有效联动，系统化建设企业级数据体系，全面提升数据能力。



数据治理计划

金融业是数据密集型产业，对数据的依赖程度较高。数据治理是确保组织数据资产被有效识别梳理、分类分级管理、高效精确利用并且安全地释放价值的重要措施。有多种数据管理框架帮助金融服务机构如何识别、使用和持续管理数据。从下图的 DAMA数据管理框架中可以看出，在尝试控制数据时，必须考虑许多功能领域。数据治理计划将围绕所有数据功能制定数据策略、政策、标准和程序。


获得高管和重要利益相关者支持

因数据散落在各业务线与组织架构中，数据治理项目不是一个人或一个部门就能完成的，需要企业各级领导，各业务域的核心人员，信息技术骨干的共同关注和支持。数据治理计划必须要与企业高层管理者保持的战略方向和目标一致。企业高管是企业战略制定的直接参与者，也是企业战略落实的执行者。没有管理层的支持，孤岛文化将存在。有效地让重要利益相关者参与进来，实施数据治理计划可以成为组织的战略优势。

制定组织的数据策略

数据策略指导组织的数据资产如何得到一致的监管、管理、保护和使用。数据策略由组织的数据战略驱动，与业务目标和预期结果保持一致，并且可能受到内部和外部监管因素的影响。这可以提高数据质量，做出更好的决策，并增加对组织数据资产的信任，最终使组织更加成功和可持续发展。一个好的数据策略还应该定期重新审视，以确保它与业务目标和技术进步保持一致。

确立角色和职责

明确参与数据治理的人员的角色和职责，包括负责收集、存储和使用数据的人员。这将确保每个人都了解自己的职责，并能有效地完成为数据治理工作。数据治理的结构可能因组织而异。在大型企业中，数据治理可能有专门的团队进行监督，而在小型企业中，数据治理可能是现有角色和职责的一部分。混合方法也可能适用于某些组织。
 
数据治理计划

金融业是数据密集型产业，对数据的依赖程度较高。数据治理是确保组织数据资产被有效识别梳理、分类分级管理、高效精确利用并且安全地释放价值的重要措施。有多种数据管理框架帮助金融服务机构如何识别、使用和持续管理数据。从下图的 DAMA 数据管理框架中可以看出，在尝试控制数据时，必须考虑许多功能领域。数据治理计划将围绕所有数据功能制定数据策略、政策、标准和程序。