商业银行数据治理问题分析

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1、商业银行数据治理问题分析摘要商业银行作为金融体系中的重要组成部分，对经 济发展和产业壮大有着显著作用，所以分析研究商业银行服务能 力建设有突出的现实效果。就当前阶段的商业银行业务开展来 看，在金融创新和科技信息不断发展大环境中，商业银行数据信 息呈现几何倍数增长态势，这些数据为银行发展规划和设计提供 了参考，同时也造成了银行数据冗杂局面，所以要真正发挥数据 优势，需要对其做有效的治理。简言之，商业银行的数据治理工 作推进会进一步的提升商业银行服务能力，实现其综合价值提 高。基于此，文章分析研究大数据时代背景下的商业银行数据治 理，旨在为实践工作提供指导与参考。关键词大数据时代；商业银行；数据治

2、理在信息时代，无论是数据生产还是利用都发生了巨大变 化。就现阶段分析来看，在日常生活中，个体、企业组织等既是 信息数据生产者，也是信息数据使用者，而且越来越多企业在发 展规划制定的时候会依靠数据信息。商业银行作为服务于经济发 展的重要金融组织机构，其发展不仅要实现自我革新，更要保持 与社会经济发展步伐一致。了解和掌握社会发展状况、自身发展 现状的一种重要方法是大数据分析，所以商业银行在工作实践中 十分重视大数据利用。掌握合理的大数据处理方法去治理现有数 据，从数据治理结果中做商业银行工作改进，这对于银行发展来 讲有重要价值。1大数据概述大数据在目前社会生活中应用越来越广泛，而所谓的大数据具体指

3、的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策 力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信 息资产。对现阶段的大数据应用做分析，其表现出了4个方面的 突出特点：（1）体量大。大数据体量巨大，从TB级别，跃升 到PB级别。（2 ）多样性。大数据类型繁多，涉及的内容广泛， 比如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。（3）价值密 度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅 仅有一两秒。（4）处理速度快。大数据信息处理速度比较快， 所以在社会实践中，就大数据做相关分析可以快速获得答案。2大数据背景下商业银行数据治

4、理存在的问题从资料的分析来看，商业银行在数据治理中存在着显著的 问题（见表1）。首先，在目前数据治理实践中，表现比较突出 的一个问题是定义缺失。所谓定义缺失具体指的是商业银行业务 源系统和外部数据源缺少关键业务元素定义。就商业银行系统开 发建设来看，其主要目标是满足客户交易，所以在数据治理过程 中会存在对统计分析数据要素的定义忽略，这方面工作忽略造成 了较多的数据定义不完备情况，所以不同部门对数据会出现不同 理解，这样会出现数据治理困难度增加。其次，在数据处理实践 中，标准差异较大也是比较显著的一个问题。商业银行的建设历 史比较早而且在早期建设中，业务源系统分散性问题比较突出， 所以基于行业整

5、合角度的基础信息平台构建存在问题，这导致了 信息孤岛的产生，而信息孤岛会造成相关系统指标口径、会计科 目不一致。在数据治理过程中，标准的不一致会造成许多数据信 息无法共享，这会引发信息治理低效率问题。在大数据时代，各 种不同数据类型在数据治理中得以应用，而标准差异较大为具体 数据治理带来了困难。再次，在数据治理中，数据异常问题也时 有发生。基于工作实践可知在具体工作中，部分业务源系统和外 部数据源的个别字段会出现异常信息，具体包括了格式错误、数 据读取异常、乱码等。为了解决这些问题，虽然在部分数据治理 实践中设计了相关字段，但是在实际使用过程中依然存在着较多 字段信息无法收集的情况，这会导致信

6、息数据登记遗漏或者是重 复利用情况。最后，是在数据治理的过程中存在着代码问题和数 据更新滞后问题。在数据治理实践中，结构数据、半结构数据和 非结构数据之间相同用途代码存在编码不一致的情况，如果是利 用文字进行存储而不做信息代码化处理，这些信息无法有效地被 分析和使用。再者，在商业银行内部，由于数据传输系统、存储 系统以及数据管理更新系统工作的滞后，数据更新无法有效实 现，所以数据治理工作的价值会大打折扣。3大数据背景下商业银行数据治理问题的解决措施分析基于大数据背景做商业银行的数据治理问题分析，再基于 治理分析问题解决方法和对策，这与实践工作质量提升和效率提 高有积极意义。以下是基于实践总结的

7、有效提升数据治理效果的 措施分析。首先，要解决数据治理相关问题，需要建立完善的数 据标准体系。商业银行的具体业务开展会涉及相关产品、渠道、 合约等多种数据，基于业务开展的相应要素构建完善的标准数据 体系，比如机构标准类数据体系、产品标准类数据体系、账户和 合约标准类数据体系等，基于这些体系的建设可以完善综合性标 准框架。基于具体的框架，在相应标准基础上对不同的数据信息 进行收集、分类和归集，这样可以为商业银行的数据规范使用提 供参考。简言之，在商业银行的数据信息利用中，数据规范性使 用的意义显著，而标准数据体系是数据应用规范的重要保障。其 次，制定数据处理标准流程。从数据治理的具体分析来看，其

8、涉 及比较多环节，而环节问题会影响到最终数据处理结果，所以基 于数据治理过程进行环节的划分与建设，强调数据治理的流程规 范性，这可以有效的弥补数据治理实践中的数据误差发生。就具 体的数据治理流程制定来看，需要基于数据的特点做统一性分 析，在目前的数据应用中，涉及的具体数据有结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据，不同的数据，其治理的标准是不同的， 所以基于数据整体利益制定统一的流程规范，并在此规范基础上 针对数据的具体特点做出相应的治理流程调整，这样，数据治理 的标准性可以得到保证，针对性也可以得到有效的加强。再次， 制定前瞻性的数据质量规划。就数据治理的质量控制而言，前瞻 性质量规划在其中

9、发挥着重要的作用。基于前瞻性质量规划做考 虑，在工作实践中，需要将大数据管理纳入商业银行安全统一的 数据质量规范范畴。如果存在新建项目，其业务范围和系统规划 必须要严格地执行已经发布的数据标准。如果数据系统已经建设 完善，需要基于数据质量规划的具体要求和标准对其进行适当改 造。简单来讲，前瞻性数据质量规划对于数据治理存在着一定的 辅助效果，所以积极地讨论质量规划的建设与应用会有显著成 效。最后，需要形成有效的数据质量评估机制。从商业银行发展 来看，其要更好地利用数据，必须要在数据治理的过程中保证数 据的完整性，这样，评估的准确性和可靠性会更加的突出。就具 体的数据评估来看，主要的内容有：（1）

10、完整性，即数据要保 持完整，必须要利用的数据不可缺少，数据之间存在的关系也要 存在，而且数据不能够违反数据标准和数据要求。（2） 一致性， 即在数据值提供的时候需要注意数据信息之间的重复与冲突，要 有效规避这两种情况。（3）准确性，即数据需要反馈出商业银 行的具体信息，从而满足业务规划的需要。简言之，加强数据的 评估机制建设现实意义重大。4结语综上所述，在大数据时代，商业银行在数据治理的过程中 不可避免地会出现一些问题，这些问题的出现会影响到数据的具 体利用，也会影响到商业银行的具体工作实效，所以积极地分析 数据治理过程中可能存在的问题，并讨论解决问题的具体措施与 方法，这对实践工作有重要的意

11、义。主要参考文献1 章文涛.大数据时代地方政府治理能力提升研究 D.合肥：安徽大学，2017.2 袁捷.大数据时代下的贵州电网数据治理J贵 州电力技术，2017,20 (8 ):88 92.3 谭娟，谷红，谭琼.大数据时代政府环境治理路径 创新J.中国环境管理，2 0 18, 10 (1)： 60 64.4 金毅，许鸿艳.大数据时代我国推进网络社会治理 现代化的实践路径J.中共天津市委党校学报，2019(3).5 董海明，董海军，陈琦.大数据时代的政府治理与 监管】J.党政论坛，2017(8)：32 346 陈昊，刘剑明，ChenHa。，等.大数据时代 社区治理中的众包模式：实践、逻辑、效用与构建J.行政 与法，2017(3)：31407 耿晓瑞，李国和.大数据时代下的政府社会治理 基于“镜像世界”治理的分析考量J.社科纵横，20 17，32(8)：77 80.作者：施志晖单位：江苏苏宁银行股份有限公司