随着大数据时代的到来,数据即资产已经成为共识。
对于金融机构而言,数据资产更是其进行投资、交易、风控、运营等必不可少的基础能力,故而对数据资产的管理,越来越受到金融机构的重视,他们持续投入大量人力和物力建设数据资产平台,帮助其进行数据的生产、采集、存储、加工、使用、共享等数据全生命周期管理。
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金融机构数据治理背景及现状
《数据资产管理实践白皮书(4.0版)》提出,通过盘点数据资产,提升数据质量,打破数据孤岛,提高获取效率,保障数据安全,最终形成持续的闭环,而实现数据可得、可用、好用,为企业数字化转型打下基础。5.0版进一步明确了数据资产管理路径。
为了指导金融机构加强数据治理能力、提高数据质量,发挥数据价值,防范风险,提升金融机构运营管理能力,政府和相应监管机构出台了大量政策予以支持和规范。
2011年,银监会
《银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)》
2018年,中国银行保险监督管理委员会
《银行金融机构数据治理指引》
2018年,中国证监会
《证券期货数据分类分级指引》
2018年,中国证券业协会
《证券公司数据治理操作指引(征求意见稿)》
但目前很多金融机构内部并没有一套完整数据资产管理工具,即使有很多管理工作相对分散在不同的部门体系,无法形成统一体系。这就会导致诸如数据源分散、数据标准不统一、数据质量差(业务定义和口径不一致、代码取值的不一致等)、数据的合规性和安全性无法保障、业务获取和使用数据效率低等问题。致使其进行数据利用、防范金融风险和提高数据保护等方面工作都变得不现实。
典型问题举例 ——
1. 不同系统间客户标识、客户分类不一致。如,资金交易类客户与信贷类客户,客户代码不统一。
2. 银监局近期提出恒丰银行上报数据缺失和不完整情况较严重,只能依靠手工补录的方式完成,操作风险极大。
3. 对客户行业划分不统一,存在错误的分类结果,导致分类结果不可靠,无法用于准确的监管资本计量。
4. 没有全行业范围内统一的产品目录。
这些问题对于业务的影响及其存在的经营风险主要在于:
客户数据不一致会导致无法实现真正的客户统一视图,严重影响以客户为中心的战略目标得以落实;
内部经营管理数据不完整导致无法实现精细化管理的需求,甚至使“黑箱操作”成为可能,给银行稳健运营带来极大隐患;
风险类数据不准确导致监管资本、经济资本计算结果不可靠,甚至多占用资本,影响资本精细化管理水平。
华泰证券信息技术部联席负责人、数字化运营部总经理王玲认为,“数据治理并不是单纯以治理为目标的数据管理活动,而应围绕企业数字化转型打造数据能力中心,以数据资产为核心,从组织、制度和平台等方面,打造集数据标准、数据质量、元数据、数据模型规范、数据安全、数据价值于一体的数据资产管理体系,以运营思维推进数据治理,短期解决企业经营管理中的数据痛点问题,中期为企业数字化转型和运营夯实数据基础,逐步实现从数据生产到消费的全生命周期管理,长期让数据要素融入企业核心价值链,为数字化生态建设做好准备。”
02
根网数据资产管理解决方案
根网大数据团队拥有来自IBM、Teradata等多位15年+的数据专家,参与过大型金融机构,如四大行等数据库建设和数据治理等项目,且产品团队大都来自互联网。无论是理论架构、实践经验还是应用开发能力,都足以保证能够打造出一款满足大多数金融机构的数据资产管理的平台,帮助各类金融机构完成数据资产管理工作质的飞跃。
根网数据资产管理平台,主要帮助解决金融机构解决数据管理的四大问题,覆盖业务和技术两端。
基础能力层 -主要面向金融机构的技术和实施人员
数据采集模块,包括模型管理、元数据采集;
统一权限模块,包括用户管理、机构管理、角色管理和权限管理。
数据治理层 -主要面向金融机构的技术和实施人员
元数据管理模块,包括元数据浏览、元数据搜索、版本管理、血缘分析/影响分析等;
数据质量管理模块,包括数据质量规则配置/执行、问题跟踪处理、质量统计分析、API接口等;
数据标准管理模块,包括本本管理、数据标准映射、标准浏览查询、数据标准统计等; 数据安全管理模块,包括数据分类分级、行业规范、企业规范、自动打标等。
数据资产层 -主要面向业务人员
数据资产管理模块,包括数据资产目录、数据资产浏览和搜索、数据资产运营等。
党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位,掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。
根网科技以资深数据治理专家为顾问,互联网产品团队作为核心设计成员,集合公司优势资源,历时一年全力打造出此款企业级的产品,帮助金融机构——
全面掌握数据资产
提升数据质量水平
提高数据获取效率
保障数据安全合规
持续释放数据价值
FAQ
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什么是数据资产?
数据资产是企业及组织拥有或控制,能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源。包含:
· 业务系统进行业务操作产品的数据
· 数据加工过程中产品的加工数据
· 外部爬取收集的数据
· 其他数据
数据资产管理指什么?
数据资产管理(Data Asset Management,简称DAM)正是规划、控制、和提供数据这种企业资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方案和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
元数据管理:
数据资产管理的重要基础,是对系统建设过程中产生规范元数据信息而进行的规划、实施与控制行为,必须能够忠实的反映系统建设和业务开展的情况,并能够在某种程度上和数据标准对齐以反映系统和业务的规范化程度。
数据标准管理:
建立覆盖全部数据的标准化规划,执行数据标准的制定和实施等一系列活动,以此确保企业中的所有数据都能获得正确的处理和一致的理解。
数据质量管理:
通过业务管控及技术检查手段等规划、实施与控制等一系列活动,控制并保证数据信息的准确性、完整性、一致性等关键因素,使得能够准确反映整个企业的经营状况,为全企业的管理决策提供正确的信息。
数据安全管理:
指对数据设定安全等级,按照相应国家/组织相关法案及监督要求,通过评估数据安全风险、制定数据安全管理制度规范、进行数据安全分级分类,完善数据安全管理相关技术规范,保证数据被合法合规、安全地采集、传输、存储和使用。企业通过数据安全管理,规划、开发和执行安全政策与措施,提供适当的身份以确认、授权、访问与审计等功能。
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