商业银行数据治理问题分析.doc
某商业银行监管数据质量专项治理工作方案
某商业银行监管数据质量专项治理工作方案清晨的阳光透过窗帘，洒在键盘上，我深吸一口气，准备开始这场关于数据质量治理的书写。
十年来，我见证了无数方案的诞生，每一个字每一句都是智慧的结晶，现在，就让我以最自然的语言，带你走进这个专项治理的世界。
咱们得明确目标。
这个专项治理的核心，就是提高监管数据的质量，让数据说话，让数据成为决策的基石。
具体怎么做？一、成立专项治理小组咱们先得搭个班子，一个强有力的专项治理小组是关键。
小组成员要涵盖各个部门，比如风险管理部、信息科技部、合规部等，确保全方位、多层次地覆盖。
组长嘛，当然得是有点分量的人物，最好是那种既有远见又懂技术的。
二、数据质量评估评估是治理的第一步。
要对现有监管数据进行全面的体检，看看哪些地方有问题。
这里有几个关键指标：数据的准确性、完整性、一致性、时效性。
咱们可以用自动化工具来帮忙，比如数据清洗、数据校验等，确保每个数据都能经得起推敲。
三、问题数据整改找到了问题，就是整改。
这个阶段，咱们要对每个问题数据进行深入分析，看看是什么原因造成的。
是录入错误，还是系统故障，亦或是流程不完善？针对不同的问题，咱们要有不同的解决方案。
比如，如果是录入错误，那就加强培训，提高录入人员的责任心；如果是系统故障，那就升级系统，增加稳定性。
四、流程优化治理的过程中，会发现很多流程上的问题。
这时候，咱们就要对流程进行优化。
比如，建立数据质量监控机制，定期检查数据质量；完善数据录入、审核、发布流程，确保每个环节都有人负责，有人监督。
五、技术支持技术是治理的基石。
咱们要加强信息科技部门的力量，引入先进的数据管理工具，提高数据处理能力。
同时，还要定期对系统进行升级，确保系统稳定性。
六、人员培训人是治理的关键。
咱们要对相关人员进行定期培训，提高他们的数据意识和操作技能。
培训内容可以包括数据质量的重要性、数据录入规范、数据审核流程等。
七、内外部沟通治理不是孤军奋战，咱们要加强内外部的沟通协作。
大数据时代商业银行数据治理研究
大数据时代商业银行数据治理研究随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
商业银行是金融行业的重要组成部分，也是大数据时代中数据量巨大的生产、处理、利用的重要主体。
商业银行必须对其大数据进行有效管理，采用科学的数据治理方法，将其转化为有价值的商业信息，从而提高竞争力、增强风险控制能力、提升客户服务体验。
商业银行的数据治理是指在其所有业务过程中，通过各种技术和管理手段对数据进行有效管理和利用的过程。
数据治理的目标是确保数据质量、保持数据安全性、规范数据流程和有效利用数据资源。
商业银行的大数据具有极高的信息价值和商业价值，可以用于风险控制、客户关系管理、营销推广、产品创新等业务。
但如果不加以有效的管理，数据就成了一堆无意义的数字，对银行的业务发展和竞争力无可奈何地产生负面影响。
大数据治理可以使银行从一堆数据中提取有价值的信息，为其发展提供强力支撑。
①数据来源复杂。
商业银行业务面广，涉及多个业务线，数据来源的种类也多种多样，导致数据质量不稳定，难以有效利用。
② 数据处理难度大。
商业银行所处理的数据规模庞大，处理复杂，需要使用到各种复杂的算法、技术和工具，这对银行的技术和人才要求也更高。
③ 安全风险高。
商业银行大数据中含有大量的客户个人隐私信息，为司法纠纷、恶意攻击、数据泄露等风险增加了更多的难度。
商业银行大数据治理应具备的基本要素：①数据质量管理。
通过数据质量管理概念和方法，实现全面有效的数据管理，包括数据源、数据分析、数据传输、数据使用等方面。
②数据存储与备份。
通过合理的数据存储和备份政策，确保数据可靠性、完整性和及时性，保护数据的安全性。
③数据分析与挖掘。
通过商业银行的大数据分析技术，充分挖掘大数据背后蕴含的价值，包括挖掘客户行为特征、识别行业动态等。
④数据安全与隐私。
建立完整的信息安全管理体系，确保大数据安全与个人隐私的保护。
现代商业银行运用大数据治理手段，从而通过科学管理的方式，为银行业务的发展打下坚实基础，提高了银行的营销能力和风险管理能力。
商业银行内控管理不足的各因素分析和改进建议
商业银行内控管理不足的各因素分析和改进建议1. 引言商业银行作为金融体系的核心组成部分，其内部控制（内控）管理对于风险防范、业务稳健运行至关重要。
内控管理旨在通过制度建设、流程优化、监督检查等手段，确保银行运营合规、资产安全、信息准确。
然而，在实际操作中，许多商业银行在内控管理方面存在不足，影响了其稳健发展和风险防范能力的提升。
本文旨在分析商业银行内控管理不足的主要因素，并提出相应的改进建议。
2. 内控管理不足的因素分析2.1. 制度建设不完善商业银行在内控制度建设方面存在一定程度的不足，如内控制度不健全、更新不及时、落实不到位等，这容易导致内控管理缺乏明确指导和有效执行。
2.2. 风险识别和评估不足部分银行在风险识别和评估方面存在欠缺，如缺乏有效的风险评估体系、风险识别手段不足、对新兴风险关注不够等，这会影响内控管理的有效性。
2.3. 内控流程设计不合理内控流程设计不合理是商业银行内控管理的一个普遍问题，如流程过于复杂或不透明、控制节点设置不当、业务流程与内控流程脱节等，这些都会削弱内控的执行力。
2.4. 监督与检查不到位内控管理需要持续的监督与检查以确保其有效性。
但一些银行可能在这一环节投入不足，如监督检查频率不够、审计范围有限、内部监督机制不完善等。
2.5. 人员素质和技能不足内控管理人员的专业素质和技能直接影响内控效果。
目前部分商业银行在这方面存在问题，如员工内控意识不强、专业能力不足、培训体系不完善等。
2.6. 信息技术应用不充分信息技术在内控管理中起着越来越重要的作用。
但目前一些银行在信息技术的应用上存在不足，如信息化水平较低、数据治理不规范、信息系统安全性不足等。
3. 改进建议3.1. 强化内控制度建设商业银行应不断完善内控制度，确保其前瞻性、全面性、适用性和有效性，并定期进行修订和更新，以适应业务发展和市场环境的变化。
3.2. 提升风险管理能力应建立和完善风险评估体系，提高对各类风险的识别、评估和监控能力，尤其要加强对新兴风险的预警和应对。
商业银行内控管理困境的原因研究及对策建议
商业银行内控管理困境的原因研究及对策建议引言商业银行作为现代金融体系的核心，其内部控制（内控）管理对于保障金融市场稳定、防范金融风险具有至关重要的作用。
随着金融市场的日益复杂化和全球化，商业银行内控管理面临着诸多困境。
本文档旨在深入分析商业银行内控管理困境的原因，并提出相应的对策建议。
商业银行内控管理困境的原因1. 内部控制环境薄弱商业银行内控管理的首要环节是内部控制环境，包括公司治理结构、组织架构、人力资源政策等。
在一些商业银行中，内部控制环境薄弱，导致内控管理难以有效实施。
原因分析：- 缺乏独立董事和独立监事，公司治理结构不合理。
- 组织架构繁琐，决策效率低下。
- 人力资源政策不合理，员工激励与约束机制不完善。
2. 风险识别与评估不足商业银行在内控管理中，风险识别与评估是关键环节。
然而，目前许多银行在这方面的能力不足，导致内控管理效果不佳。
原因分析：- 风险管理意识薄弱，风险识别与评估机制不健全。
- 缺乏专业的风险管理人才，风险管理能力有限。
- 风险数据质量不高，难以进行准确的风险评估。
3. 内部控制活动不完善商业银行内控管理的核心是内部控制活动，包括控制措施的设计和实施。
目前，许多银行在这方面存在不足。
原因分析：- 内部控制制度不完善，控制措施缺乏针对性。
- 业务流程存在漏洞，容易滋生内部欺诈行为。
- 信息技术应用不足，内部控制活动难以有效实施。
4. 监督与检查不到位商业银行内控管理的有效实施离不开监督与检查。
当前，一些银行在监督与检查方面存在问题。
原因分析：- 内部审计独立性不足，难以发现和纠正内控管理问题。
- 缺乏有效的内部控制评价体系，难以全面了解内控管理水平。
- 外部监管力度不够，监管效果不理想。
对策建议1. 优化内部控制环境商业银行应加强内部控制环境建设，为内控管理提供有力保障。
建议：- 完善公司治理结构，增加独立董事和独立监事。
- 优化组织架构，提高决策效率。
- 制定合理的员工激励与约束机制，提升员工内控意识。
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息化与数字化的快速发展，大数据技术已经成为商业银行发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用为商业银行带来了许多创新性的解决方案，能够提升服务水平、降低成本、改善风险管理和提高客户满意度。
本文将从大数据在商业银行中的应用情况、发展趋势和面临的挑战等方面进行浅谈。
一、大数据在商业银行中的应用情况1. 金融风控商业银行通过大数据技术的应用，可以对客户的信用状况、资产情况、还款能力等进行更加全面、深入的分析和评估，从而提高风险管理的水平，有效降低信用风险和资产损失。
2. 个性化营销商业银行通过大数据技术可以对客户的消费行为、偏好等信息进行深入挖掘，实现精准营销，提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度，增加银行的盈利能力。
3. 精准定价大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的风险，进而制定更合理的利率和定价策略，提高盈利能力。
4. 智能客服商业银行可以通过大数据技术构建智能客服系统，实现自动化的客户服务，提高服务效率，降低人力成本。
5. 风险控制大数据技术可以帮助商业银行更好地监控风险，准确预测市场变化，并及时调整风险管理策略，保障资产安全。
6. 反欺诈通过大数据技术的应用，商业银行可以更好地识别和防范欺诈行为，提高金融交易的安全性。
1. 数据治理与安全随着大数据规模的不断增长，数据治理和安全问题愈发凸显。
商业银行需要建立完善的数据治理体系，加强数据安全防护，确保客户隐私不受侵犯。
2. 人工智能与机器学习商业银行将进一步探索人工智能与机器学习在大数据中的应用，实现更加智能化的风控和客户服务，提升业务效率。
3. 云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展将为商业银行提供更加灵活和高效的大数据处理和存储方案，降低运营成本，提升数据处理能力。
4. 区块链技术区块链技术的应用将为商业银行提供更加安全和可靠的数据交换和存储方式，促进金融业务的创新和发展。
5. 多维度数据应用商业银行将进一步深入挖掘多维度数据，实现更全面、深入的客户分析，提供更加个性化和精准的金融服务。
商业银行数字化转型的困难与对策
商业银行数字化转型的困难与对策篇一商业银行数字化转型的困难与对策一、引言随着科技的快速发展，数字化已成为全球各行业的主要趋势。
对于商业银行而言，数字化转型不仅可以提升服务效率，优化客户体验，还可帮助其应对金融科技公司等新兴竞争者的挑战。
然而，尽管数字化转型的潜力巨大，但商业银行在执行过程中面临着诸多困难。
本文将对商业银行数字化转型的困难进行深入探讨，并提出相应的对策。
二、商业银行数字化转型的困难技术和数据挑战商业银行在数字化转型过程中，首先需要面对的是技术和数据挑战。
一方面，尽管许多银行已经投入大量资源进行技术升级，但仍可能面临系统不兼容、数据整合难等问题。
另一方面，数据安全和隐私保护也是一大难题。
如何在确保客户信息安全的同时，有效利用数据进行业务创新，是银行亟待解决的问题。
组织结构和文化阻碍传统的银行组织结构通常较为庞大和复杂，决策过程缓慢，这在一定程度上阻碍了数字化转型的进程。
此外，银行内部的文化也可能成为数字化转型的阻力。
一些员工可能对新技术持有怀疑态度，或者缺乏必要的技能来适应数字化环境。
监管和政策压力金融行业是一个高度监管的行业，商业银行在数字化转型过程中必须遵守相关的法律法规。
然而，随着技术的快速发展，监管政策可能滞后于市场变化，这给银行带来了一定的合规风险。
此外，不同国家和地区的监管政策可能存在差异，这也增加了银行在全球范围内进行数字化转型的复杂性。
市场竞争和客户需求变化金融科技公司等新兴竞争者的崛起，使得商业银行面临着巨大的市场竞争压力。
这些新兴竞争者利用先进的技术和创新的商业模式，为客户提供便捷、高效的金融服务。
同时，客户的需求也在发生变化，他们希望银行能提供更加个性化、便捷的服务。
如何在竞争激烈的市场环境中满足客户的需求，是银行数字化转型过程中需要解决的重要问题。
三、商业银行数字化转型的对策加强技术和数据投入为应对技术和数据挑战，商业银行应加大技术和数据投入。
首先，银行应升级和完善现有的技术系统，确保其兼容性和稳定性。
银行业数据资产管理的挑战与对策
银行业数据资产管理的挑战与对策在当今信息爆炸的时代，银行业数据资产管理面临着诸多挑战。
随着金融科技的迅速发展和金融市场的不断深化，银行面临着海量数据的挑战，如何高效、安全地管理这些数据资产成为了银行业面临的重要问题。
一、数据资产管理的挑战1. 海量数据管理银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户交易数据、风险管理数据、市场数据等。
如何高效地管理这些海量数据，成为了银行面临的首要挑战。
数据的收集、存储、清洗和分析，都需要耗费大量的人力资源和财力，并且要求技术手段要跟得上。
2. 数据安全与隐私保护随着网络安全事件的频发，数据安全成为了银行业面临的头等大事。
银行需要确保客户的数据不被泄露、不被篡改，而这需要银行具备高超的技术手段和完善的安全系统。
另外，随着《个人信息保护法》的颁布和实施，银行还需要面对更加严格的隐私保护要求。
3. 数据完整性和准确性银行的数据资产需要满足高准确度和完整性，而这需要银行具备高效的数据质量管理系统和数据质量监控机制。
银行在数据采集、整合、转换和存储过程中，需要做到错误数据的实时排除和纠正，以保证数据的准确性和完整性。
4. 数据治理和合规要求随着金融市场的不断深化，银行所面临的法规、监管和合规要求也在不断提高。
银行需要建立健全的数据管理体系，确保数据的合规性和治理性。
银行还需要迎合不同国家和地区的数据保护法规和监管要求，确保数据资产管理活动符合当地法律法规的要求。
二、数据资产管理的对策1. 投资数据科技银行需要加大对数据科技的投入，引入先进的数据管理和分析技术，如人工智能、大数据分析、区块链等，以提高数据处理效率和质量。
银行还可以通过与科技公司的合作或并购，来加强自身的数据科技实力。
2. 提升数据安全意识银行需要加强员工的数据安全意识教育，建立完善的数据安全管理机制，包括权限控制、数据加密、安全审计等。
银行还要加强对外部安全威胁的监测和防范，确保数据资产的安全性。
3. 建立数据质量管理体系银行需要建立健全的数据质量管理体系，包括数据质量评估、数据质量监控等环节，以确保数据的准确性和完整性。
商业银行数据治理的问题与对策分析
商业银行数据治理的问题对策分析数据来源于企业，又服务于企业，好的数据治理已成为商业银行精细管理和业务创新不可替代的基础，只有切实做好治理工作，才能真正实现数据质量提升和数据价值升华，帮助商业银行应对市场挑战。
但在数据治理过程中，由于治理周期长、协同难度大、价值呈现慢等因素，商业银行在进行数据战略规划、组织构建、体系搭建、制度制定、标准规范、数据应用和质量管理时，往往存在重规划轻落实、重制度建设轻具体操作、重数据管控轻数据服务的现象1.当前存在的问题和挑战（1）缺少顶层设计，数据治理难以落地数据治理是一项自上而下推动的，需要统一规划、统一协作的工作，需要商业银行做好战略规划，形成适合商业银行自身的治理制度和技术工具。
但商业银行需要快速响应业务发展需求，对数据往往是先应用后治理，为后期数据应用带来大的隐患。
一是商业银行主要以条线管理为主，在系统建设时通常独自为战，缺少横向的沟通和统筹，“部室系统”现象严重，从初期到现在已逐步积累了几十个、上百个业务系统，各系统数据设计标准不统一、口径不一致，相同数据的业务含义不同，给后期整合带来很大困难。
二是近些年随着大数据金融的兴起，各商业银行纷纷都制定了自己的数据战略，但往往都缺少根据战略规划拆解而来的可评估、可衡量和可操作的具体目标，更谈不上数据治理工作成果的考核，使治理工作只停留在表面，而没有深入本质。
三是顶层设计与银行实际需求脱钩，虽表面上形成了规范化、标准化，但却是“空中楼阁”。
如在数据治理的体系设计上，各商业银行都有着各自的规划、章程和专项办法，但缺少操作层面的“最后一公里”，及指导一线人员开展数据治理工作的细则。
在数据标准制定和实施中，商业银行的牵头部门由于获取的支持和激励问责体系的不充分，往往只能关注标准的制定，而缺少对标准落地的监督执行。
（2）缺乏数据治理文化，难以形成合力在商业银行中，基于IT系统的数据管理和数据安全大家认知较早，但基于数据体系建设、数据标准制定、数据质量管控和数据价值实现的数据治理，也是随着金融服务场景应用的深入和监管要求的不断提升刚刚被认知。
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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）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义。
主要参考文献
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作者：施志晖单位：江苏苏宁银行股份有限公司。