论商业银行数据规划的必要性及其实施
商业银行数据资产管理探索与实践
通过数据资产管理实践，该银行实现 了数据驱动的精细化管理，提升了业 务运营效率和风险管理水平。同时， 也面临着数据安全、隐私保护等挑战 ，需加强相关措施的落实。
案例二
背景介绍
该银行为了打破发展瓶颈，提升竞争 力，决定从数据资产管理入手，优化 业务运营和风险管理流程。
实施过程
该银行首先对现有数据资产进行了全 面梳理和分析，找出了数据来源、质 量、标准等方面存在的问题；然后通 过建立数据治理机制、整合数据资源 、提升数据质量等方式，实现了数据 资产的优化；最后结合业务需求，开 发了针对不同场景的数据分析模型和 工具。
数据清洗与治理
总结词
规范、质量、可用
详细描述
商业银行在数据清洗与治理方面具有较高的要求，需要 将复杂、混乱的数据进行规范化和标准化，提高数据的 质量和可用性。数据清洗主要包括对缺失值、异常值、 重复值进行处理，同时还需要对数据进行去重、去隐私 等操作。数据治理则是对数据进行全面的管理和控制， 包括数据的定义、采集、存储、备份、使用、销毁等全 生命周期的管理。
总结词
保密、完整、可用
详细描述
商业银行在数据安全与隐私保护方面具有非常高的要求 ，需要保证数据的保密性、完整性和可用性。首先，商 业银行需要建立完善的数据安全管理制度和技术防护手 段，保障数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全 性。其次，商业银行还需要对数据进行加密和脱敏处理 ，保护用户的隐私信息。最后，商业银行还需要加强员 工的数据安全意识培训和教育，避免因人为因素导致的 数据安全问题。
风险，对客户隐私保护不够。
数据质量管理和治理不完善
03
商业银行的数据质量管理和治理机制尚不完善，存在数据不准
确、不完整等问题。
商业银行数据资产管理的挑战
浅析我国金融电子化战略规划现状与实施——以工商银行为例
二、工商银行金融电子化面对的挑战
同时，新的经济发展形势及 日 趋激烈的同业竞争 ， 对工商银行信息
科技工作也提出了新 的挑战 。（ １） 如何运用新技术去保持国内同业领先
对于金融电子化 战略的制定 ，需要强调 的是银行 的内外部环境 的改变而 不断变化的是一个动态和连续 的过程 ， 所 以，只有根据业务 、市场和技
术情况的变化而随时进行调整的 ， 而不是一成不变 的 ｒ ｒ，并在一定战略时期 内必须要
级并优化 了个人以及企业网上银行系统 ，大大提升了客户服务水平 ，其
设力度 ， 满足行内不断增长的分析和决策的需要。信息化战略规划 面临
的关键问题是如何准确 的把握业务系统和管理信息系统 的关联和影 响 ， 要按照两类系统之间内在的逻辑关系 ，结合银行发展需要的迫切程度 ， 妥善的制订系统建设规划 ，即不能顾此失彼 ， 又不能全面开花 ， 要使银 行 的数据能够在各个系统之间顺利的流转 。 （ ２ ） 工商银行金融电子化战略规划具体实施方法
近年来 ， 工商银行凭借不断扩大的客户基础、日 益多元的业务结构 、
持续增强的创新能力 以及不断完善的 内部管理 ，实现了各项业务的健康
快速发展 ；成功完成 了股改上市，全面确立 了现代金融企业制度；国际
化、综合化迈 出重大步伐 ，加快了由 “ 本土银行”到 “ 国际银行”的战
略转型。其 中工商银行在金融电子化方面的发展主要体现在 以下几个方
各类 电子银行客户总数上半年一举突破 ２亿大关 。截至 ２ ０ １ １年 １ Ｏ月底 ， 建行 电子银行与柜面交易量之比达到 ２ ０ ０ ％， 电子银行业务 占比已经超过
数据分析能力对商业银行的重要性
数据分析能力对商业银行的重要性数据分析在商业银行中的重要性不可忽视。
商业银行是金融体系中的重要组成部分，其业务范围广泛，包括贷款、储蓄、信用卡、交易结算等多个领域。
而这些业务的进行和持续发展需要大量的数据支撑和分析。
数据分析能力可以帮助商业银行深入了解客户需求、优化业务流程、降低风险、提高盈利能力等，对于商业银行的发展具有重要意义。
首先，数据分析能力可以帮助商业银行深入了解客户需求。
商业银行的目标是为客户提供合适的金融产品和服务，以满足其需求并赢得竞争优势。
通过对大量客户数据的分析，商业银行可以了解客户的消费习惯、偏好和需求，从而精准设计和推出符合客户需求的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
其次，数据分析能力可以帮助商业银行优化业务流程。
商业银行的业务流程涉及到大量的环节，包括客户开户、贷款审批、风险控制等。
通过数据分析技术，可以对业务流程进行分析和优化，减少冗余环节和不必要的人力投入，提高业务处理的效率和准确性。
比如，通过挖掘客户开户数据，可以发现客户开户过程中存在的瓶颈问题，进而改进开户流程，提高办理速度和体验。
再次，数据分析能力可以帮助商业银行降低风险。
商业银行面临着各种风险，比如信用风险、市场风险、操作风险等。
数据分析能力可以通过对大量的客户、市场和操作数据进行分析，帮助银行识别和预测风险，制定相应的风险管理策略和控制措施。
比如，通过对客户信用数据的分析，可以对客户的信用状况进行评估和预测，及时发现潜在的风险客户，采取相应的措施以降低信用风险。
最后，数据分析能力可以帮助商业银行提高盈利能力。
商业银行的盈利主要来自于利差业务和手续费业务。
利差业务包括贷款和储蓄业务，通过对大量的贷款和储蓄数据进行分析，可以优化资金运营和配置，提高利差收入。
手续费业务包括信用卡、支付结算等，通过对大量的交易数据进行分析，可以发现客户的消费习惯和消费需求，为客户提供个性化的产品和服务，增加手续费收入。
综上所述，数据分析能力对商业银行的重要性不可低估。
商业银行的战略规划与目标
公关活动与媒体合作
加强公关活动和媒体合作，提升品牌美誉度和影响力。
PART 04
商业银行的战略实施与监 控
战略实施的关键要素
明确战略目标
确保所有员工都清楚理解银行的战略目标， 并将其与个人工作目标相结合。
组织结构调整
根据战略需求，优化组织结构，提高运营效 率。
资源分配
合理配置人力资源、财务资源和技术资源， 以支持战略实施。
VS
客户忠诚度
建立客户忠诚度计划，提供个性化服务， 增加客户黏性，提高客户重复购买率和口 碑传播。
财务绩效与风险管理
财务绩效
通过优化资源配置，提高盈利能力，实现股东价值最大化。
风险管理
建立健全风险管理体系，有效识别、评估和控制各类风险，保障银行资产安全和稳健经营。
组织结构与人力资源
组织结构
优化组织结构，提高管理效率和执行力，促 进部门间的协同合作。
随着金融市场的变化，监管政策也在不断调 整，对商业银行的业务范围、风险管理等方 面提出了新的要求。
适应策略
商业银行应密切关注监管政策的变化，加强 合规管理，优化业务结构，提升风险防控能
力。
国际竞争与合作的机会与挑战
要点一
国际竞争
要点二
合作机会
随着全球经济一体化的深入，国际银行市场竞争日益激烈 ，对商业银行的国际化战略和业务拓展提出了更高的要求 。
明确商业银行在市场中的定位，根据 自身优势和市场需求选择目标客户群 体，提供有针对性的产品和服务。
竞争策略
制定有效的竞争策略，包括价格策略 、产品创新、渠道拓展、品牌建设等 ，以提高市场占有率和竞争优势。
客户满意度与忠诚度
客户满意度
通过提供优质的产品和服务，满足客户 需求，提高客户对商业银行的满意度。
商业银行数字化转型路径
商业银行数字化转型路径商业银行数字化转型路径随着科技的快速发展和互联网的普及，数字化转型成为了商业银行发展的重要战略。
数字化转型被视为商业银行追求创新、提升效率、拓展业务的关键路径。
本文将从数字化银行的定义、数字化转型的必要性、数字化转型路径等方面讨论商业银行数字化转型的重要性和实施路径。
一、数字化银行的定义数字化银行，顾名思义就是将传统的金融服务业务过程和形态数字化的银行。
通过应用现代科技手段，数字化银行在服务交付、产品创新、流程优化、风控管理等方面实现了效率与质量的双提升。
数字化银行的核心特点是以客户为中心、依托科技创新、构建全渠道、全覆盖、全员运营的金融服务体系。
二、数字化转型的必要性1. 顺应时代发展趋势随着互联网技术的迅猛发展和用户消费习惯的变化，传统银行需要迎合数字时代的发展趋势，提升服务体验，满足用户个性化需求。
2. 提升服务效率与质量数字化转型可以提升服务效率，减少人力投入，降低运营成本。
同时，数字化转型可以实现业务流程的自动化和优化，提升服务质量和客户满意度。
3. 拓展业务边界通过数字化转型，商业银行可以拓展业务边界，开拓金融科技等新兴领域，提供更多元化的金融服务。
三、商业银行数字化转型路径1. 建设数字化基础设施数字化转型的首要任务是建设健全的数字化基础设施，包括IT系统建设、数字化化网络和通信设备等。
这是实现数字化转型的基础，也是保障数字化转型可持续发展的重要保障。
2. 数据中心建设和大数据应用商业银行数字化转型离不开数据中心的建设和大数据应用。
通过数字化转型和大数据技术的应用，商业银行可以更好地进行客户分析、风险评估和决策支持，提高风控能力和智能化运营水平。
3. 构建数字化渠道和平台商业银行需要构建全渠道、全覆盖的数字化服务渠道和金融科技平台。
通过建设数字化营销渠道、移动金融应用、智能语音助手等，提供更加便捷、个性化的金融服务。
4. 加强安全防护和风险管理数字化转型过程中，商业银行必须加强信息安全防护和风险管理，保障客户信息和资金的安全。
商业银行大数据建设规划
商业银行大数据建设规划随着信息技术的迅速发展，数据已成为商业银行的核心战略资源之一。
商业银行需要将内部大量的数据资产进行有效管理和利用，以提高数据的价值，为业务发展和风险控制提供有力的支持。
因此，商业银行的大数据建设规划变得越来越重要。
一、商业银行大数据建设规划的意义大数据建设规划是商业银行对于数据资产的长期规划和指导，是银行数据战略的重要组成部分。
制定一个合理的大数据建设规划，对于提高商业银行的竞争力和效率，具有很重要的意义。
具体表现在：1. 利用大数据提高银行运营效率通过大数据技术，商业银行能够对海量的数据进行处理和分析，从而更加深入的了解客户需求，并根据客户的需求来开展更加精准的营销。
此外，银行还能通过数据分析，对业务和财务情况进行及时的跟踪和分析，从而及时发现和处理问题。
2. 降低商业银行风险在商业银行的运营过程中，风险是难以避免的。
然而，通过对大数据的处理和分析，可以更好的帮助商业银行发现和评估风险。
通过风险预警技术，商业银行可以提升自己的反欺诈以及信用风险控制能力。
3. 提高商业银行的决策效率大数据分析可以帮助商业银行做出更加准确的决策。
通过对数据的收集、分析和挖掘，商业银行可以更全面地了解客户的需求、行为以及市场趋势，从而指导业务决策。
二、商业银行大数据建设规划的目标商业银行制定大数据建设规划的目标主要包括两个方面，即提高业务效率和提供更加精准的金融产品和服务。
具体表现在：1. 提高业务效率商业银行大数据建设规划的一个重要目标是提高业务效率。
商业银行大量的日常数据，需要利用大数据技术有效整合和管理。
银行可以通过大数据管理和分析，可以更加全面、深入地了解客户信息和行为，优化业务流程，提高业务处理效率。
2. 提供更加精准的产品和服务通过大数据分析技术，商业银行能够更准确地了解客户需要什么样的服务、产品和体验。
银行可以针对不同的客户群体，推出针对性的金融产品和服务，增强产品的竞争力，提高客户忠诚度和满意度。
大数据在商业银行的具体应用
大数据在商业银行的具体应用随着信息技术的飞速发展和数据规模的不断扩大，大数据已经成为商业银行业务中不可或缺的一部分。
商业银行利用大数据技术，可以更好地理解客户需求，提高风险管理能力，优化运营效率，创新金融产品及服务，并提升市场竞争力。
本文将就大数据在商业银行的具体应用进行分析和讨论。
一、客户需求分析商业银行可以通过大数据技术实现对客户需求的深度分析，包括客户行为、偏好、消费习惯等。
通过大数据分析，银行可以更全面地了解客户的借贷需求、投资偏好以及消费习惯，从而为客户定制个性化金融产品和服务。
这包括通过分析客户的社交媒体数据、消费记录等信息，实现精准营销和精准推荐，提高产品销售效率和客户满意度。
二、风险管理能力提升大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的信用风险和市场风险。
通过对海量数据的分析，可以建立更加精细化的风险评估模型，更好地发现异常交易和欺诈行为。
大数据还能帮助银行进行更加精准的反欺诈监控和客户身份识别，提升风险管理能力，降低信用风险。
三、运营效率优化利用大数据技术，商业银行可以对业务流程进行优化，提高各项运营指标的效率。
通过对数据的深度分析，可以找到运营流程的瓶颈和优化空间，实现对业务流程的精细化管理。
通过大数据分析实现精准风控、准确预测客户需求以及进行客户服务的智能化升级，提升整体运营效率和服务水平。
四、金融产品及服务创新大数据技术可以帮助商业银行对金融产品及服务进行创新。
通过对客户行为数据的分析，银行可以更好地了解客户需求，研发符合客户需求的创新金融产品。
大数据技术还可以帮助银行进行智能化风险定价，实现风险定价的精准化，为客户提供更加个性化的金融产品及服务。
五、市场竞争力提升大数据技术可以帮助商业银行更好地理解市场趋势，把握商机，提升市场竞争力。
通过对市场数据的深度分析，银行可以更准确快速地发现市场机会，及时调整产品定位和营销策略，更好地满足客户需求。
大数据技术也可以帮助银行对竞争对手进行深度分析，发现对手的优势和劣势，帮助银行进行更加有效的战略规划。
商业银行数据治理体系构建思考
商业银行数据治理体系构建思考发表时间：2020-08-14T03:42:10.231Z 来源：《中国科技人才》2020年第9期作者：李琪[导读] 要提高数据质量和数量利用价值，必须加强数据治理工作，数据质量体系的建设和完善迫在眉睫。
哈密市商业银行信息科技部新疆乌鲁木齐 830000摘要：目前，我国银行业已逐渐进入大数据时代，大数据在商业银行日常业务中的比重也在不断增加。
在此背景下，加强数据治理工作，为战略规划和日常运营提供决策支持，从而提高核心竞争力，已成为商业银行工作的重中之重。
商业银行应该继续加大数据治理工作力度，完善数据治理工作机制，构建合理高效的数据治理体系，探索出一条适应中国银行业的数据治理道路，这样才能不断适应国内外经济形势的风云变化，使自己在激烈竞争和复杂环境中立于不败之地。
关键词：商业银行；数据治理；措施随着信息系统在银行业的普及应用以及银行业务的不断拓展，银行业积累了包括交易信息、客户活动信息、日志等大量数据，如何提高数据利用价值、保障数据安全是银行业急需解决的问题。
目前，基于数据的相关技术、应用形式正在快速发展，业界试图最大程度地挖掘数据价值，但效果不甚理想，因为大数据是由结构化、半结构化和非结构化的海量数据组成，还包括许多没有价值的数据，质量参差不齐，使得数据应用达不到预期效果，不利于数据的有效利用。
要提高数据质量和数量利用价值，必须加强数据治理工作，数据质量体系的建设和完善迫在眉睫。
一、商业银行数据治理的意义随着我国银行业的发展，在国民经济发展中扮演着重要角色，银行业务类型和金融产品层出不穷，银行业信息化建设也经历了二十多年的发展，金融科技得到了长足发展。
国家监管机构、商业银行内部管理层、客户等对商业银行数据的需求与日俱增，而现阶段商业银行的数据质量还没有达到所需的要求，商业银行数字化转型工作已势在必行，而数据治理是商业银行数字化的基础，目前，仅有 18%的少数中小商业银行将数据治理工作纳入到公司治理体系当中，可见，商业银行加强数据治理工作任务艰巨，有必要将数据治理工作提升到一个新高度，通过数据治理，提升数据质量，形成高质量的数据资源，是社会各界的需要，是促进数字智能化发展趋势的需要，也是商业银行业适应新时代经济发展的需要，良好的数据管理也会在银行业发展普惠金融和绿色金融的道路上发挥重要作用，具有重大意义。
银行数据标准实施方案
银行数据标准实施方案一、背景介绍。
随着金融科技的迅猛发展，银行业务已经不再局限于传统的柜台业务，而是向着数字化、智能化方向迈进。
而银行数据作为银行业务的核心资源，其安全、规范、标准化的管理显得尤为重要。
因此，制定银行数据标准实施方案，对于提高银行数据管理水平，保障数据安全具有重要意义。
二、目标与意义。
1. 目标，建立完善的银行数据标准体系，规范银行数据管理流程，提高数据管理效率和安全性。
2. 意义，银行数据标准实施方案的制定能够提高银行数据管理的规范性和标准化水平，有利于降低数据管理成本，提高数据管理效率，保障数据安全，提升银行业务的稳定性和可持续发展能力。
三、实施步骤。
1. 制定银行数据标准体系，包括数据采集、存储、加工、应用等环节的标准规范制定。
2. 完善数据管理流程，建立数据管理流程，包括数据采集、清洗、存储、共享、应用、备份等环节的规范流程。
3. 强化数据安全管理，建立数据安全管理体系，包括数据加密、访问权限控制、数据备份与恢复等安全措施的规范要求。
4. 提升数据管理能力，加强数据管理人员的培训，提高数据管理人员的专业素养和技术能力。
四、关键问题解决。
1. 数据标准化，规范数据格式、命名规范、数据编码规范等，统一数据标准，降低数据管理成本。
2. 数据安全，建立完善的数据安全管理体系，加强数据安全意识，保障数据安全。
3. 数据共享与应用，规范数据共享和应用流程，提高数据利用率，促进业务创新。
4. 数据备份与恢复，建立完善的数据备份与恢复机制，保障数据的可靠性和完整性。
五、实施效果评估。
1. 数据管理效率提升，规范数据管理流程，提高数据管理效率，降低数据管理成本。
2. 数据安全保障，强化数据安全管理，保障数据安全，降低数据安全风险。
3. 数据应用创新，规范数据共享与应用流程，促进数据应用创新，提升业务价值。
4. 数据管理能力提升，加强数据管理人员培训，提高数据管理能力和水平。
六、总结与展望。
商业银行数据安全保护体系的建设思路
商业银行数据安全保护体系的建设思路随着我国的金融领域发展，各种金融服务对于收集、处理大量数据是必不可少的，但是，在数据应用的同时，数据安全也成为了至关重要的一环。
对于商业银行而言，客户们的财务信息以及流程处理数据都存储在内部系统中，因此银行的数据安全保护显得尤为重要。
为了建立完整的数据安全保护体系，商业银需要从以下几个方面进行思考和规划：一. 确定数据安全保护的必要性：首先，商业银行需要对于数据安全保护的必要性有深刻的认识。
因为客户对于银行的安全信任是保障银行最基本的需求，银行的信息安全事关客户的个人财务信息，一旦泄露，将会给客户带来不可估量的损失和影响，并破坏金融行业健康稳定的发展。
二. 建立信息资产管理体系：整个数据安全保护的体系建设，首先需要的是信息资产管理，这是整个体系的基础。
由于采用的技术手段越来越复杂，风险也日益增大，因此将信息资产按类别进行划分管理、保护，是保证业务系统安全可靠运行的必要措施。
因此，在整个体系建设之前，银行需要对其信息资产进行分类、评估和管理，以期达到防患于未然的目的。
三. 建立完善的网络安全保护系统：网络安全是整个银行数据安全体系的重中之重。
针对各种网络攻击、漏洞等问题，金融机构需要投入大量的人力和资源进行强化防范和治理。
建立一套完善的网络安全防护系统，如入侵检测、防火墙、隔离等措施可以降低各种网络攻击、漏洞等问题的风险。
四. 完善员工安全教育体系：员工的素质决定了信息安全的保护水平。
对于银行而言，员工的安全意识培育、操作规范加强都是数据保护体系建设的基础。
因此，需要全面建立、完善风险意识教育、网络安全教育等课程体系，帮助员工充分理解安全风险，增强安全意识，避免因为操作失误或者疏忽而导致的安全漏洞。
五. 强化数据备份和恢复：数据备份与恢复是一项非常重要的技术手段。
在整个数据安全保护体系中，数据备份和恢复是解决最关键的问题之一。
一个数据不易备份和恢复，那么其数据安全得到保障的任务就难以完成了。
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论商业银行数据规划的必要性及其实施
摘要：中国的商业银行近年来在世界银行业中的地位排名越来越靠前，但中国的商业银行竞争力距离国际一流银行还有一定距离，特别是我国商业银行在数据规划方面需要做的工作还很多。
数据规划不仅是世界银行发展的一种的趋势，也是一种必然，有其外部竞争的需要，也有内部发展的需要。
商业银行的数据规划可以从准备工作、业务分析、数据模型建立和实施策略五个步骤来实施。
关键词：商业银行数据规划实施
中国的商业银行近几年在世界银行业中的地位越来越重要，排名也越来越靠前。
如由英国《银行家》杂志发布的“2010年全球前1000家银行排行榜”的信息显示：中国工商银行以245亿美元盈利荣登全球银行业获利榜首。
中国建设银行也以203亿美元的业绩荣获第二。
近年来中国银行实力大增，根据2009年排行榜，全球25强银行榜中有四家中资银行，其中有三家排在前13位。
不过，全球最具资本实力的银行仍然盘踞在美国，此次荣获“全球银行资本实力”前三甲的就分别是美国银行、摩根大通和花旗集团。
【1】因此，虽然中国的商业银行的盈利能力已经位居世界前列，但是其实力却远远没有达到和世界一流银行竞争的层次。
我国商业银行对金融数据的处理能力还有待加强。
本文拟从数据规划的角度谈谈对加强我国商业银行竞争力的看法。
一、我国商业银行加强数据规划的必要性
1.商业银行数据规划的概念
所谓数据规划是指又称为战略数据规划，是指基于数据稳定性原理，通过业务主题相关数据类的调查和借助软件工具进行规范化的分析，规划出主题数据库其基本任务：是根据现行业务和发展的可能性深入进行数据分析，建立稳定的数据库概念模型／逻辑摸型，为IS的建设奠定稳定的基础。
【2】结合商业银行的业务特点，商业银行的数据具有变化性、流动性、层次性和实践性的特点。
2.商业银行数据规划的重要性
战略数据规划是信息资源规划最重要也是最基础的一部分其规划的好坏与否直接关系到公司的兴衰成败。
①战略数据规划在很大程度上决定藉数据的准确性、一致性。
②战略数据规划在很大程度上决定着信息资源数据库对商业银行产品和服务的支持能力；○3战略数据规划在很大程度±决定商业银行信息资源共享效率和安全；战略数据规划可以使得数据库在性能和应用上都达到极大值。
○4战略数据规划综台商业根行的整体利益是银行发展的最佳解决方案，有利于商业银行整体利益最大化。
二、我国商业银行加强数据规划的原则及其步骤
1.我国商业银行数据规划需要遵守的原则
（1）高层支持原则。
这一原则是国内外商业银行进行信息规划或数据规划都必需遵循的原则。
如果没有高层的支持很难成功的完成。
（2）扩展性原则。
商业银行发展和更新速度很快。
所以整个数据规划一定要有前瞻性，能够满足新形式变化的需求。
（3）一致性原则。
商业银行的各有关业务方和管理方必须能够提供统一的数据标准交付给商业银行的信息技术人，实现数据的共享。
（4）有效性原则：商业银行的数据规划必须尽量的提高时间窗口使得数据高效率的流动。
散能就是指数据规划要符合商业银行的实际情况以小的成本取得高的效益。
（5）安全性和准确性原则。
没有安全性和准确性的数据对商业银行的数据规划，是没有任何意义的。
（6）方便、节约、高效的访问原则。
商业银行的数据规划必须能够满足监管方、管理层、银行业务人员和客户多方不同层次的访问需要，快捷方便、高效节约，理所当然称为其规划的原则之一。
2.商业银行数据规划的具体实施步骤
（1）准备工作的数据规划。
这方面的数据规划主要包括团队组建、培训规划、材料收集和现状分析四种。
具体来说，○1团队组建，成立权责分明的工作团队，严密组织、精心准备。
○2培训规划，培训的组织应该按照工作性质不同进行分类培训，其次，还要形成培训角色说明，针对不同的培训角色安排不同的课程和培训目标，并对培训角色提出素质要求。
○3材料收集，从全行收集数据规划所需要的材料。
○4现状分析，从技术和业务两个角度，基于收集到资料，进行全行的现状分析。
业务功能和系统对应表是为了给出全行的业务功能在信息系统中的分布情况，为以后分析过程中提供依据。
（2）业务分析的数据规划。
我国商业银行业务领域总是随着市场变化和技术进步而不断拓展，在资充足率监管框架下，以规模扩张至上的发展思路在长期内显然难以为继。
为此这个阶段的业务分析，商业银行的核心竞争力分为六种：业务能力、业务管理能力、销售与交付能力、服务与产品开发能力、内部管理能力和信息技术能力。
（3）数据模型的数据规划。
数据流转问题的提出正是因为我国商业银行的信息化建设的快速发展情况下，商业银行开始建立越来越多辅助决策的各类信息系统，由于这些数据需求的存在，商业银行的IT人员发现，由于前期并未预期到这样巨大的数据流动，导致现在的IT架构不能满足数据的准确、高效的流动。
参考文献：
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