数据治理及经验分享
数据治理的最佳实践
数据治理的最佳实践数据治理是一种组织内部控制和管理数据的方法，旨在提升数据质量、确保数据安全和合规性，并为组织的业务决策提供准确可靠的数据支持。
在当今数据驱动的时代，数据治理变得越来越重要，许多组织都在积极探索和实施数据治理的最佳实践。
本文将介绍几种值得借鉴和采用的数据治理最佳实践。
一、建立明确的数据治理框架一个明确的数据治理框架是数据治理的基础。
这个框架应该包括清晰的数据治理目标，明确的角色和责任分配，以及数据治理流程和工具的规范。
建立一个统一的数据治理框架可以确保组织各部门之间的数据管理协调一致，避免数据冲突和混乱。
二、确保数据质量数据质量是数据治理的核心目标之一。
为了确保数据质量，组织需要采取一系列措施，如数据清洗、数据验证、数据更新和数据监控等。
同时，建立数据质量指标，制定数据质量评估方法，定期对数据进行评估和修复，以保证数据的准确性和完整性。
三、保障数据安全数据安全是数据治理的另一个重要方面。
组织应该采取适当的安全措施，以保护数据的机密性、完整性和可用性。
这包括数据加密、访问控制、身份验证和授权，以及网络安全和防护措施等。
另外，组织还需要建立数据备份和灾备机制，以应对数据丢失或意外损坏的风险。
四、遵守法规和合规性要求合规性是许多组织面临的挑战之一。
特别是在涉及个人隐私和敏感数据的情况下，组织需要遵守相关的法规和合规性要求。
建立合规性框架，明确数据使用和共享的规则和限制，制定数据保护政策，监督和管理数据使用流程，是确保数据合规性的关键措施。
五、建立数据治理文化数据治理不仅仅是一种技术和管理方法，更需要建立一种数据驱动的文化。
组织应该提倡数据开放和共享的理念，鼓励员工积极参与数据治理，并提供培训和支持，提高员工的数据素养和数据管理能力。
此外，建立反馈机制和绩效考核体系，促进数据治理的落地和推进。
六、利用数据治理工具与技术在实施数据治理的过程中，组织可以借助各种数据治理工具和技术来辅助管理和处理数据。
数据治理体系资料分享
数据治理体系资料分享数据治理体系持续完善数据治理实战体系，数仓体系，数字体系，实现业务数字化，数字资产化，资产业务化，资产资本化；回归业务场景的数字化案例才最具参考价值，最容易理解和借鉴的。
21篇原创内容公众号一、前言读了一遍DMBOK，觉得DMBOK理论方面还是很全面的，推荐作为数据管理治理体系蓝图，我准备以DMBOK理论体系，结合华为数据之道，再加上我10多年数据治理实战经验，重新融合，从实战角度详解数据治理体系，每一个语境图从全局，管理，业务，技术各角度理解，梳理输入，活动、产出案例文档和模板觉淀到知识星球，希望自己的理论体系更完善，输出过程和大家一起进步。
二、数据管理治理框架实战重构下面是DAMA-DMBOK2数据管理框架（DAMA车轮图），我从实战角度做了一点改动，并且从实战角度重新做了排序，同时对每一个知识领域初步梳理了些参考资料，也会持续收集体系资料，此资料仅供学习参考，分享可获取，大家对框架分类和排序有好的想法随时可以加我微信交流，我们一起完善、改进，数据治理体系是个不断更新迭代的产物。
三、实战角度管理治理框架和顺序四、12个知识领域资料（部分）01数据管理-数据治理：我把数据管理-数据治理放在01,因为这是总论，所有的全局文档和书籍都会存放在这个知识领域，比如：全局书籍，国家及各行业标准，华为专项文档等02元数据：我把元数据放在02,是因为只有了解一个企业有哪些数据或资产，后面才能更好管理和治理。
所有元数据相关资料会放在这个知识领域，比如：03数据仓库和商务智能：一般我们的数据都存放在数据仓库里面，数据仓库的数据是为业务服务的，所以在知道我们哪些数据后，接下来要清楚的是业务需求是什么，对应我们应该获取哪些有价值的数据进行管理和治理，所有数据仓库和和商务智能（业务需求交互）都存放在这个知识领域，比如：04架构：清楚自己有什么，知道用户需求是什么，明确数据范围后我们就可以架构设计了，所有架构相关资料存放在这个知识领域，比如：05参考数据和主数据：架构设计完成后，我们可以识别出企业最具价值的主数据和参考数据了，所有参考数据和主数据资料放在这个领域，比如：06数据建模和设计：主数识别清楚后就可以具体建模和设计了，这属于偏开发环节了，所有数据建模和设计资料放在这个领域，比如：07数据存储和操作：数据存储和操作主要以数据库介质和数据库配置为主，比如选什么数据库，数据库安装环境，数据库初始化配置等08数据处理伦理-数据安全：上面这些步骤完成后，数据就会进入到数据库中了，这里必须要进行数据安全设计了，所有安全资料存在这个领域，比如：09数据集成和互操作：这个领域就是对数据进行实际操作和传输交互，相关资料比如：10数据质量：数据的全生命周期中都涉及数据质量，只要有人为操作肯定有数据质量问题，数据质量提升一般可以从源头控制增量和对存量数据进行清洗，相关资料如：11数据智能：数据智能主要是挖掘算法和预测未来，相关资料如：12数字化数据价值：我们所有的数据治理过程都是为价值打基础的，数字化是数据治理的一个目标，数据价值是数据治理的核心目标，相关资料如：四、结语：。
教育_数据治理心得体会
随着信息技术的飞速发展，教育行业也逐渐步入了大数据时代。
教育数据作为教育信息化建设的重要组成部分，已经成为推动教育改革、提高教育质量的重要资源。
在这个过程中，教育数据治理显得尤为重要。
以下是我对教育数据治理的一些心得体会。
一、认识教育数据治理的重要性1. 提高教育质量教育数据治理能够帮助我们更好地了解学生的学习情况、教师的教学效果以及学校的管理水平。
通过对数据的分析，我们可以找出教育过程中存在的问题，并针对性地进行改进，从而提高教育质量。
2. 优化教育资源分配教育数据治理有助于我们了解各地教育资源分布的不均衡现象，为教育资源的合理配置提供依据。
通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现哪些地区、哪些学校、哪些学科需要更多的资源投入，从而实现教育资源的优化配置。
3. 促进教育公平教育数据治理有助于我们了解不同地区、不同学校、不同学生的教育需求，为制定教育政策提供依据。
通过对数据的分析，我们可以发现教育公平问题，并采取措施缩小差距，促进教育公平。
4. 推动教育创新教育数据治理为教育创新提供了有力支持。
通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现教育领域的潜在需求，为教育创新提供方向。
同时，教育数据治理还可以促进教育技术的研发和应用，推动教育创新。
二、教育数据治理的关键环节1. 数据采集数据采集是教育数据治理的基础。
要确保数据采集的全面性、准确性和及时性，需要建立健全的数据采集制度，明确数据采集的范围、标准和流程。
2. 数据存储数据存储是教育数据治理的关键环节。
要确保数据存储的安全性、可靠性和可扩展性，需要采用先进的数据存储技术，如分布式存储、云存储等。
3. 数据清洗数据清洗是教育数据治理的重要步骤。
通过对原始数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据的准确性、一致性和完整性。
4. 数据分析数据分析是教育数据治理的核心环节。
通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现教育领域的问题和规律，为教育决策提供依据。
5. 数据应用数据应用是教育数据治理的最终目的。
最优数据管理心得大全(19篇)
最优数据管理心得大全（19篇）最优数据管理心得大全（19篇）篇一数据管理是信息化建设中非常重要的一环，它涉及到数据的采集、存储、处理和利用等方方面面。
为了规范和提升数据管理的水平，我单位颁布了《数据管理十项规定》，通过建立规范的数据管理制度，明确了数据管理的要求和责任，提高了数据管理的效率和质量。
在贯彻执行该规定的过程中，我深感它的重要性和价值，并从中得到了一些宝贵的心得体会。
首先，高效的数据管理需要有明确的目标和规划。
数据管理不仅仅是收集和保存数据，还要为组织决策提供准确的数据支撑。
因此，在数据管理过程中，我们要明确数据管理的目标，并制定相应的规划和策略。
只有将数据管理和业务管理相结合，才能实现高效的数据管理和更好的组织决策。
其次，数据质量是数据管理的核心。
数据质量直接关系到数据管理的成效。
在规定中，对于数据质量提出了严格的要求，要求数据准确、完整、一致和可靠。
在实践中，我们采取了多种措施来提升数据质量，包括加强数据采集过程的监控和审核，建立健全数据质量评估机制等。
通过这些举措，我们对数据质量的掌控能力得到了显著提升，为组织提供了可靠的数据支持。
再次，数据管理需要强调数据安全。
数据安全对于一个组织来说是至关重要的。
在《数据管理十项规定》中，明确了数据的保密性和完整性要受到特别的关注。
我们在数据管理中加强了对数据安全的保护措施，包括设立专门的数据安全岗位，建立数据安全的审计制度，加强数据的备份和恢复能力等。
通过这些措施，我们极大地提高了数据管理的安全性，保障了组织数据的安全和稳定。
此外，数据共享和开放也是数据管理的重要内容。
在当前信息化发展的背景下，数据共享和开放成为了一种趋势。
《数据管理十项规定》明确了数据共享和开放的原则，并提出了相应的要求。
我们积极响应，建立了数据共享平台，推动数据的共享和利用。
通过数据的共享和开放，我们提高了组织内部各部门之间的沟通和协作能力，推动了组织的创新和发展。
最后，数据管理需要全员参与。
数据治理的实践与思考
数据治理的实践与思考数据，是当今数字时代最重要的资源之一。
互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据等技术的迅速发展，让数据的价值一再被突显。
但是，数据安全和隐私问题也随之突出。
数据治理，作为一个综合性的管理框架，实践和思考起来不容易。
本文将就数据治理的实践和思考进行探讨。
一、何为数据治理数据治理，是一种综合性的管理框架。
它包括管理、技术、法律、规范和标准等多个方面，并把最优秀的理念、方法和技术融合在一起，以实现数据的高质量、高效率、高持续性和高合规性。
数据治理的目的，是确保数据的所有权、透明度、可信度和安全性，以减少未经授权的数据使用、滥用和遗失，避免经济、社会和环境的损失。
二、数据治理的重要性数据治理的重要性，不言而喻。
数据作为企业的命脉资源，几乎涵盖了企业的每一个方面。
通过合理的数据治理，企业可以更好地掌握资讯，更快地做出决策。
同时，在数据治理中，企业需要对数据安全和隐私问题进行深思熟虑。
对于用户而言，数据泄露可能导致个人隐私被大肆曝光，引发严重后果。
因此，数据治理可以帮助企业维护数据的安全和隐私，并保护公司的品牌形象和声誉。
三、数据治理的实践在数据治理的实践中，需要考虑诸多问题。
以下是几个重要方面的探讨：1、制定数据治理政策在数据治理实践中，企业需要制定明确的数据管理政策。
该政策需要详细说明数据的获取、使用、保存和共享等方面的规则和标准，建立明确的数据管理程序和流程。
只有让员工们了解和遵守数据治理政策才能保障数据的完整性和安全性。
2、数据归类和清晰化企业需要将数据进行归类，并对每一类数据进行解释和标注。
例如，财务类数据与销售类数据明显不同，需要区别对待。
在清晰化的过程中，对于每一类数据，需要考虑到数据来源、维护方式以及数据的合法性等因素。
3、数据质量和完整性的保障数据的质量和完整性是数据治理中两个最为关键的方面。
企业在数据的收集、处理和维护中必须确保数据的一致性、准确性和完整性。
同时，需要建立健全的数据处理程序，防止数据的重复和报废。
政务数据共享经验交流发言稿
大家好！今天，我很荣幸能够站在这里，与大家分享我们单位在政务数据共享方面的经验。
近年来，随着我国信息化建设的不断推进，政务数据共享已成为提高政府治理能力、优化公共服务的重要手段。
在此，我将结合我单位的工作实际，从以下几个方面进行经验交流。
一、高度重视，强化组织领导政务数据共享是一项系统工程，涉及多个部门、多个领域。
为了确保工作顺利开展，我们单位高度重视，成立了以单位主要领导为组长，分管领导为副组长，相关部门负责人为成员的政务数据共享工作领导小组。
领导小组负责统筹协调、组织推进、督促落实政务数据共享工作，确保各项任务落到实处。
二、明确目标，细化工作措施1.明确共享目标。
我们单位紧紧围绕政务服务、社会管理和民生保障等方面，明确数据共享的目标，确保共享数据在提高政府治理能力、优化公共服务等方面发挥重要作用。
2.细化工作措施。
一是梳理数据资源。
对单位内部数据进行全面梳理，明确数据资源目录、数据质量、数据标准等，为数据共享奠定基础。
二是建立共享平台。
搭建政务数据共享平台，实现数据资源的互联互通、共享共用。
三是制定共享机制。
制定数据共享管理办法，明确数据共享的范围、方式、流程、责任等，确保数据共享有序进行。
三、创新模式，提升共享水平1.探索“一网通办”模式。
通过整合各部门数据资源，实现跨部门、跨层级的数据共享，让企业和群众办事更加便捷。
例如，我们单位与相关部门联合开展了“一网通办”试点工作，将企业设立、变更、注销等业务纳入平台，实现了企业办事“最多跑一次”。
2.推广“互联网+政务服务”模式。
利用互联网技术，将政务服务与数据共享相结合，实现线上线下融合。
例如，我们单位开发了“政务云平台”，将数据资源、业务系统、政务服务等功能整合，为企业和群众提供一站式服务。
3.创新数据共享方式。
积极探索数据共享的新模式、新方法，如数据脱敏、数据加密等，确保数据安全。
同时，加强与第三方数据服务企业的合作，引入更多优质数据资源，丰富数据共享内容。
数据治理 心得
数据治理心得数据治理是指对企业或组织的数据进行管理和维护的过程，其目的是确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。
在当今信息化的时代，数据已经成为企业最重要的资产之一，数据治理的重要性也日益凸显。
数据治理的核心在于对数据的管理。
数据管理包括数据的采集、存储、处理、分析和使用等方方面面。
在数据治理中，要明确数据的来源和质量标准，确保数据的准确性。
同时，要建立数据的存储和处理流程，确保数据的安全性和完整性。
此外，还需要制定数据的使用规范，确保数据的合理使用，避免数据泄露和滥用的风险。
数据治理需要建立相应的组织和流程。
数据治理需要明确数据治理的责任人和相关的组织机构，以确保数据治理的顺利进行。
在数据治理的过程中，还需要建立相应的流程和规范，明确数据的采集、存储、处理和使用等环节的责任和流程。
只有建立了良好的组织和流程，才能够有效地进行数据治理工作。
数据治理还需要借助相应的技术手段。
随着信息技术的发展，数据治理可以借助各种数据管理和分析工具来实现。
例如，可以使用数据质量管理工具来检测和修复数据质量问题；可以使用数据集成工具来实现不同数据源的集成和共享；可以使用数据分析工具来挖掘数据中的价值等。
通过借助技术手段，可以提高数据治理的效率和质量。
数据治理还需要注重数据安全和隐私保护。
数据安全是数据治理的重要方面，需要建立相应的安全机制和措施，保护数据不受非法访问和篡改。
同时，还需要注重数据的隐私保护，确保数据的使用符合相关法律法规和隐私政策。
只有做好数据安全和隐私保护，才能够建立用户对数据的信任。
数据治理需要不断进行监督和改进。
数据治理是一个持续的过程，需要进行监督和评估，及时发现和解决数据管理中的问题。
通过不断改进数据管理的流程和机制，可以提高数据治理的效果和质量。
数据治理是一项重要的工作，对于企业和组织来说具有重要的意义。
通过建立良好的数据管理和治理机制，可以提高数据的价值和利用效率，为企业的发展提供有力支持。
新能源场站数据治理平台建设经验分享
新能源场站数据治理平台建设经验分享随着新能源产业的快速发展，各类新能源场站如风电场、光伏电站等不断涌现，这些场站产生的海量数据也日益成为了管理者们关注的焦点。
为了更好地管理和利用这些数据，许多新能源场站纷纷建设了数据治理平台。
本文将分享一些新能源场站数据治理平台建设的经验，以供参考。
首先，新能源场站数据治理平台的建设需要充分考虑数据的来源和类型。
不同类型的场站可能产生不同类型的数据，比如风电场可能产生的数据包括风速、风向、发电量等，而光伏电站可能产生的数据则包括光照强度、温度、发电量等。
因此，在建设数据治理平台时，需要明确各类数据的来源，并设计相应的数据采集方案。
其次，数据的存储和处理是数据治理平台建设的关键环节之一。
由于新能源场站产生的数据量巨大，传统的数据库可能无法满足存储和处理的需求，因此需要采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark 等。
同时，为了提高数据的处理效率，还可以考虑采用数据分区和压缩等技术对数据进行优化。
另外，数据的安全性也是数据治理平台建设中需要重点考虑的问题之一。
新能源场站产生的数据涉及到能源生产和供应的关键信息，一旦泄露或被篡改，将对场站的正常运行造成严重影响。
因此，在建设数据治理平台时，需要加强数据的加密和权限控制，确保数据的安全性和完整性。
此外，数据的可视化和分析也是数据治理平台建设的重要内容之一。
通过数据可视化技术，管理者们可以直观地了解场站的运行状况和数据变化趋势，从而及时调整生产和运营策略。
同时，利用数据分析技术，还可以发现数据之间的关联性和规律性，为场站的优化运行提供决策支持。
综上所述，新能源场站数据治理平台的建设需要考虑数据的来源和类型、存储和处理、安全性、可视化和分析等多个方面。
只有在各个方面都做好充分的规划和设计，才能够建设出高效、安全、可靠的数据治理平台，为新能源场站的持续发展提供有力支撑。
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光大证券
数据管控－跨部门分工协作
明确公司内各类主数据的负责部门，牵头全公司主数据管理，原则上，“谁的数据谁 负责”；“谁相关的数据，谁提供建议”
主数据分类 客户 产品 财务 人员 风险缓释 额度 机构
管理部门建议 机构业务部、零售业务 部、固定收益总部 发展规划部 机构业务部、零售业务 部、固定收益总部 人力资源部
由后台部门（合规部、风控部、审计 部）、中台部门（系统研发部、计财部、 运营部、系统运维部）以及相关的业务 部门领导组成
负责商讨并颁布公司统一的数据指标和 管理标准，同时负责制定公司数据架构 蓝图规划
2 设置首席信息官
负责数据管理组织日常工作的管理决策；
组织召开数据管理委员会议，协调各部
各业
1.1 客户数据标准 1.2 产品数据标准 1.3 交易数据标准 1.4 渠道数据标准 1.5 财务数据标准 1.6 内部机构数据标准 1.7 协议数据标准 1.8 资产数据标准 1.9 营销数据标准 1.10 地址数据标准 1.11 公共代码 2.1 分析类指标定义框架 2.2 分析类指标分类体系 2.3 分析类指标维度体系
一级部门
3 数据管理部
信息 技术 部
数
数
数
据
据
据
管
服
分
控
务
析
组
组
组
数据管理组织 （近期组建）
数据管理组织 （远期组建）
各业 务 部门
非数据管理组织 光大证券
1 建立数据管理委员会
由后台部门（合规部、风控部、审计 部）、中台部门（信息技术部、计财部、 运营部、数据管理部（拟建））以及相 关的业务部门领导组成
体验，围绕以客户为中心，提供全生命周期服务
…
管理决策
…
汇集公司数据，为公司经营管理层提供各类分析决策报表， 提升分析决策效率及准确性
推进综合经营与集团协同，帮助公司发挥混业经营优势
光大证券
数据价值的构建阶段
首先解决“生存”问题 – 风险管理应用；最终实现“发展”- 支持管理决策和营销服务
1. 风险管理
整的数据管控流程。
建设风险管理指标和配 套管理框架及应用平台
2. 管理决策
综合考虑不同业务需求，
完善和扩展已有的指标库 并在已有平台上实施，能 够支持金融机构管理层及 不同部门或主题的大部分 用数需求。
确保各类管理指标完善机
制和管理平台的平稳运行 和持续优化完善。
将数据应用支持范围 和深度进行扩大完善
必要先行和重要基础
光大证券
数据标准的作用(续)
在统一认识的基础上，规范信息系统建设：数据内容不再完全是供应商说了算
数据标准化的业务属性
在业务方面，通过对业务 定义、属性、规则进行收 集、整理和规范，支持业 务管理的规范化；
数据标准化的技术属性
在技术方面，通过统一数 据定义，提高数据的一致 性，促进数据共享，提升 数据质量。
险
市场 风险 限额
信用 风险 限额
其他 风险 限额
状 况
业务1 限额
业务2 限额
业务3 限额
业务N 限额
监控、比对
日报，季报
主动管理
光大证券
公司风险总量
实
际
风
险
市场
信用
其他
状
风险
风险
风险
况
总量
总量
总量
业务1 风险
业务2 风险
业务3 风险
业务N 风险
数据价值实现的基础
我们需要类别完整 和 高质量的数据；低质量和不完整的数据，只能带来错误的决策
统一业务技术人员认识！
业务、科技间的共同语言
提高业务技术沟通效率！
提高业务需求质量！
什么是数据标准化？ 什么是数据标准？
数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术
工具来确保公司的各种重要信息，包括产品、客户、机构、 协议等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的
数据标准是一整套数据规范，它是开展数据标准化工作的
看得见的
“数据与行业标准不一致 数据缺失
数据不准确
数据统计依靠手工， 效率低下
获取数据需要一一协调各 部门解决，耗时耗力
不同部门的数据统计
口径不一致
”
看不见的
数据管控组织 主数据管理 元数据管理 数据质量评估
光大证券
数据管控流程 数据管控制度 数据标准
数据治理的目标及工作思路
从解决当前的经营管理问题出发，分三步走，循序渐进，最终促进业务战略目标的实现
建立风险管理指标体系：包括指标
标准，指标血缘，指标应用模式等。
建立风险数据统计模型：建立数据
统计模型及报表管理的框架，包括 相应的架构、流程和工作手册，指 导日常的管理和维护。
建立风险管理系统和数据平台：建
立配套的平台应用与管理功能。并 结合指标梳理结果，完善核心指标 展示范围。
风险数据运营和管理模式：建立完
具有有效的取值
一致性
必须保证企业范围 内同一语义的数据 具有相同的表达方 式
完备性
不存在关键信息项 缺失的情况
光大证券
数据流
个人
机构
服务机构
资讯行情
交易端 …
委托、 社交数据
…
委托、 业绩数据
银行 …
…
成交、 清结算数据
信息系统
…
行情 资讯数据
风险管理
…
营销服务
…
光大证券
管理决策
…
常见的数据问题（自身）
CBRC监管统计数据质量管理良好标准
金融机构纷纷加强对于数据管理的投入：加强数据治理，设立首席数 据官（CDO）
光大证券
数据“污水”治理
信息系统
数据治理
未 数完 水治 据成 ”理 流治 数的 ！理 据“后 流污的 ！水“”清
风险管理
…
营销服务
…
光大证券
管理决策
…
数据问题的冰山理论
看得见的问题是表象，看不见的问题是本质；解决了“本质”问题，表象问题也就不攻 自破了。数据问题的本质，是数据治理问题！
数据模型
促进
数据应用服务
应用
报表服务
应用服务
数据文件服务
支持
重点和难点
光大证券
数据管控－组织模式1
参照国际投行的管理模式，通过搭建企业级数据管理组织，构建以数据服务、数据管 控、数据分析为核心的业务体系，以数据为抓手推动公司战略目标的达成
董事会
经营管理层
1 数据管理委员会
2
总裁（CEO）
首席数据官 （CDO）
数据的价值
数据的应用价值，主要体现在1）风险管理 2） 经营决策 3） 营销服务
风险管理
…
整合前中后台数据，为全面风险管理提供支持，降低经营 风险，支持业务转型
加强业务合规性，落实各项监管要求，并同时提升监管自 动化报送效率
营销服务
通过客户数据共享、产品数据共享、统一账号等措施，打
通各部门存在的客户共享壁垒与交叉销售壁垒，提升客户
业务管理
数据标准是 “桥梁”
• 来源于业务，服务于业务。 • 不是建设IT系统，而是规范IT系统建设。 • 关于业务和技术的一整套数据规范。 • 随着业务的发展变化，也会持续的完善和
更新。
光大证券
IT系统建设
数据标准体系
数据标准体系的内容包括基础类数据标准和指标类数据标准
数据标准体系
1. 基础类数据标准 2. 指标类数据标准
对于多来源的数据，由于缺乏集中统一的数据仓库以及数据核对和数据清洗的机制，导 致各类风险管理系统的取数来源不统一，阻碍统一风控平台系统的建设。
“ ” ——风险管理部 量化对冲基金从研究、业务实施、投资管理到绩效评估对数据的要求都比较高。未来这 部分业务将实现产品化，资金规模将增大，非常需要有良好的数据平台和系统平台支撑。 ——光大富尊
经验教训
是对数据可用性的提升，而非追求“完美”，不 是为了管理而管理
数据质量问题，是业务和技术部门的共同问题， 需要共同参与解决
数据质量的提升是一个长期持续的过程，其提升 效果会在实施过程中逐步体现，即“利在未来”！
数据质量问题不仅是事后的纠正，即“治污”， 更需要在源头预防，即“防污”- 源头控标准
通过搭建部门级数据管理组织，构建以数据服务、数据管控、数据分析为核心的业务 体系，以数据为抓手推动公司战略目标的达成
董事会
经营管理层
1 数据管理委员会2总裁源自CEO）首席信息官 （CIO）
一级部门
3 系统研发部
系统 运维
部
数据管理部
系
统
数数数
开 发 部
据据据 管服分 控务析
组组组
1 建立数据管理委员会
数据范围
参与人： 客户、员工、分支机构 产品: 产品信息、资讯、行情 合约： 行为、交易、授信额度 业务方向： 风险缓释 、财务
对目标数据和源 数据之间误差的 判断及管理
能够及时满足系 统的访问需求
准确性 时效性
对某一数据结构
或数据模型的具
体数据项的参照 完整性
完整性的考察
数据 质量
数据以合适的格
有效性 式被存储，并且
风险管理部
风险管理部
人力资源部/前台管理部
主数据管理相关部门主要工作： 明确参与部门与职责划分 建立主数据管理制度与工作流程 排查主数据需求，确认主数据管理范围 定义主数据匹配规则 统筹协调全公司日常主数据管理工作 推进相关数据系统的建设或改造
光大证券
数据标准的作用
统一认识，避免业务部门之间，与信息技术部门之间出现“鸡同鸭讲”的情况