銀行業數據治理
❶ 大數據時代，銀行業數據治理將如何進行
可以依據自身數據支持，開拓新的數據公司，來補充自身數據的不足，可以有效做到風險控制，降低壞賬的發生，探針矩陣報告洞察風險，提供信用決策報告，星圖風控平台補充公司風控數據，聚精準秒回客戶畫像。
❷ 國內能做數據治理的公司，希望大家可以推薦一下，感謝！
國內能做數據治理的公司
數據治理構成了公司范圍數據管理的基礎，可以有效地使用可信賴的數據。有效的數據管理是一項需要集中控制機制的重要任務。
什麼是數據治理？
數據治理包括管理和保護公司數據資產所需的人員，流程和技術，以保證通常可理解，正確，完整，可信，安全和可發現的公司數據。數據治理主要包括以下：
2.糟糕的數據治理是危險的
缺乏有效的數據治理是一個安全問題，原因有兩個：與臟，非結構化數據和法規遵從性問題相關的外部安全風險。
錯誤的數據和結構錯誤的數據會帶來安全風險，原因很簡單，如果您的資料庫中存在臟的非結構化數據，那麼如何快速判斷何時出現問題以及如何有效監控哪些數據存在風險？良好的數據治理工具和實踐可以更輕松地監控整個資料庫中發生的情況，並且可以更輕松地查看哪些區域可能存在風險。
法規遵從和數據治理日益成為一個熱門話題。隨著人們繼續了解其個人數據的重要性，政府開始採取公平存儲，保護和使用客戶數據的方式。
以GDPR為例。該法規將於2018年初生效，使歐盟居民能夠更好地控制其個人信息，包括著名的「被遺忘權」，使歐盟居民能夠要求從商業資料庫中刪除所有數據。 （請注意，這適用於與歐盟居民開展業務的任何公司，因此該法規可以輕松跨越美國）。對於混亂的，未受管理的數據沼澤，可能無法保證在請求時刪除關於特定個人的所有數據。這使您的公司面臨極大的風險和可能的嚴厲罰款。
3.良好的數據治理提供了清晰度
花點時間想像一下完美數據的保證對您的業務意味著什麼。有效的數據治理使數據通常清晰，標准化和准確，讓您高枕無憂。這種影響在整個公司中產生了影響。
以下是此清晰度將提供的一些好處：
確保您的指標准確無誤 - 您的KPI如何？
深入了解您最重要的指標可能是什麼
對分析更有信心
未來會如何？
數據治理是當今數據驅動型公司的關鍵，而今天的公司究竟是不是想要數據驅動？我們現在知道為什麼數據治理目前很重要，現在考慮公司在不久的將來可以從中受益的三個主要力量：物聯網，人工智慧和大數據。
所有這三種力量都通過大量數據為許多公司帶來了巨大的希望，通過這些數據可以獲得洞察力和智慧;但是，數據的湧入增加了 對有效數據治理計劃的需求。如果公司沒有領先於來自物聯網，人工智慧和大數據的臟數據，那麼主要結果可能只是一個巨大的數據沼澤，而不是董事會成員所期望的智能和利潤增加。
數據治理最重要的因素之一是與負責收集，管理和使用數據的所有團隊和個人保持一致。確保每個人都參與進來，並且有明確的目標，明確定義的流程和明確的許可權級別，以使一切順利進行。數據治理的關鍵是有效的協作。正確的數據治理工具應該與這些原則齊頭並進。確保您評估的任何工具都易於為業務和IT用戶使用，實現跨團隊的無縫協作，並且足夠靈活，可以根據您不斷變化的業務需求進行改進。
❸ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力
最重要還是數據治理和數據分析的能力！
近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。
國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。
在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。
五、 數據和AI中台
隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。
本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。
❹ 金融數據治理的問題與對策
（1）缺少數據治理企業文化
銀行數據治理工作不是個別部門或少數人員能夠妥善完成的，而是需要各部門之間、各層級之間的相互支持與協作，尤其需要加強科技部門與業務部門之間的合作。因此，在數據資產被高度認可的今天，數據治理不僅需要作為銀行的一項職能工作在企業內貫徹執行，而應該建立一種以數據資產為導向的企業文化，將數據治理與信息科技治理、公司治理有機地結合起來。
（2）基礎數據質量的改進刻不容緩
數據質量的改進是一項長期的任務，需要從文化、組織、制度、流程和質量檢查管理工具等多個層面持續改進，並依靠數據認責機制，確保數據質量問題能夠得以快速有效的解決；數據不一致需要通過推進數據標准化進行系統問協調，也需要建設統一的可信數據源。
（3）沒有完善的組織和制度，缺乏有效的管理機制
目前使用數據的部門由於具有明確的、迫切的數據需求，同時面臨著內外部的多種壓力，成為處理問題的主要推動者，沒有一個統一的數據管理部門，當問題涉及跨系統、跨條線時，溝通成本較高、協調難度也較大，問題難以得到徹底解決。
健全的數據治理組織機制是全面開展數據治理工作的基礎。由專業的業務和技術人員組成的數據治理組織將承擔數據管理者的職責，負責落實全行數據治理的工作，同時建立決策、溝通、監控、考核的機制，創造全行數據治理文化，有效地解決銀行數據的責、權、利的問題。
（4）缺乏完善的系統支撐和技術手段
銀行系統數據量龐大，如果數據治理工作不依靠技術手段，沒有相應的平台工具支撐，僅依靠手工處理，難以將數據治理工作做好，因此，需要先進的技術手段、配套的系統支撐數據治理工具高效有序的開展。
億信華辰在數據治理領域也持續深耕，從數據質量管理平台、元數據管理平台，到發布智能數據治理平台-睿治，實現了數據治理全場景覆蓋，包含九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，所有模塊可自由組合，並支持本地或雲上使用，全面滿足客戶各類治理需求。
❺ 數據治理管理平台有哪些
目前我知道市面上的數據治理平台有：
億信華辰-睿治數據治理平台
睿治是一款覆蓋數據全生命周期的數據治理平台，它通過對數據從創建到消亡的全過程的監控和治理，實現數據的統一管理，為企業保證了業務數據在採集、集中、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，從而幫助客戶建立起符合自身特徵的數據架構和數據治理體系。
石竹軟體-石竹數據治理平台
普元元數據管理平台已經具有在多家銀行成功實踐經驗，可以應用到銀行、保險、證券、基金、政府和製造等不同行業的領域
普元信息-普元數據質量管理平台
分析功能包括血統分析、影響分析、映射分析、差異分析、表重要程度分析等，能幫助技術人員/業務人員更好地了解現有信息數據存在狀況與質量狀況，為數據管理定義與維護提供有效的支持。分析功能多以圖形方式直觀展現。
❻ 數據治理包括哪些方面
數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合
❼ 國內有哪些公司在做企業數據治理系統的路過的了朋友可以介紹一下
億信華辰、 普元、石竹、Informatica、華為、IBM、SAS、中翰軟體、石化盈科都有做企業數據治理系統。
其中億信華辰的數據治理產品做的最完善，最成熟，並且功能最為強大。北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發的睿治數據治理包含元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期九大功能模塊，是目前市面上最完整的數據治理解決方案，已經應用於財政、稅務、衛健委、農業、食品安全、安監、法檢及政法、金融、企業等各行各業。
❽ 在銀行的信息科技部門做數據治理是什麼體驗
在銀行做數據治理，主要是靠著高層的支持，以及各部門廣泛的合作才能完成的。由於在體制內的工作，所以比較聽監管的話，必須得時刻的做到萬無一失。同時這個工作對人的要求比較高要懂業務，而且必須對數據和技術有一定的了解，要求比較高，但同時又比較無聊