数据治理解决方案：构建银行金融行业的有效体系

有效的数据治理建设方法

在银行金融行业，实现有效的数据治理是至关重要的。以下是构建有效数据治理的关键方法：

实现有效的数据治理需要关注以下要素：

工作团队及组织结构：数据管理决策、规划、实施、管理、监控的团队应具备合适的人员及组织结构。

数据治理平台实施：基于数据治理平台，确定、梳理相关数据范围，进行数据初始化和持续更新。

政策与规章制度：遵守相关政策与规章制度是数据治理过程中的基本要求，确保团队间协同工作、报告、评估的顺畅流程。

支持环境准备：数据治理工作需要适应的软硬件环境、系统环境、数据字典、元数据等的准备。

该案例以金融行业为背景，通过设计全行的数据管控组织、制度和流程，实现对数据的有效管理。主要目标包括：

确定数据管控工作的主要参与者及职责划分。

将数据管控与业务流程结合，提升业务规范性。

实施数据管控的技术方案，通过数据管理系统等支撑数据管控。

中信银行以元数据为重点，管理EDW建设过程中的业务、技术元数据，提供图形化展现逻辑模型的功能。案例包括系统信息、数据库信息、表视图信息、数据文件信息、数据映射信息等。

上海银行在数据管理系统建设上侧重事前预防，将数据管理要求融入系统研发。通过数据标准进行需求编写、结合数据质量管理、元数据管理串联整个软件生命周期。

该案例涵盖金融资产管理行业的数据治理，注重数据管理要求的整合，确保数据在软件生命周期中的一致性和准确性。

为支持数据治理工作，相关产品应包括：

数据治理平台：提供数据范围确定、梳理、初始化和持续更新的功能。

元数据管理系统：管理业务、技术元数据，提供图形化展现逻辑模型的平台。

数据管理系统：实施数据管控的技术方案，支撑数据管控的需求。

这些产品的整合将有助于构建银行金融行业内有效的数据治理体系。

银行金融行业数据治理解决方案pptx部分内容截图：

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