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金融|中小银行数据治理工作所面临的问题( 二 )



从银行发展的一般趋势来看 ， 伴随银行数据积累及数据需求的增加 ， 数据分散管理模式逐渐变得不能满足用数需求 ， 数据质量问题频发、未得到有效解决 ， 银行需要从全行整合资源投入 ， 更为有效地改善数据管理局面 。 因此 ， 银行在数据相关工作的早期形成了“数据管理工作小组” ， 作为归口管理的形式 ， 由相关业务部门骨干和IT人员组成 ， 按需召集会议 ， 共同讨论解决方案并呈报管理层决策 。 无论出于自身发展所需还是应对外部监管压力 ， 小组议事形式固有的部门间推诿和资源投入不均/不足等弊端不断显现 ， 其效力和效率已均不能满足数据管理的急切需要 。 独立统一的“归口管理部门”应运而生 ， 作为全行数据治理的牵头部门 ， 明确并落实其职责 ， 要求其牵头实施数据治理体系、协调落实运行、组织推动工作 。

由哪个部门作为归口管理部门是业界关注的热点与话题 。 各家银行根据自己的实际情况进行考量 ， 确定的部门也各有不同 。 从银行实践来看 ， 因为巴塞尔协议三的实施 ， 有从风险出发归口风险管理部门的；也有因监管统计报送、《银行监管统计数据质量管理良好标准》实施而归口在计划财务部门的；还有因为考虑科技属性较强 ， 与各信息系统强相关而归口在信息科技部门的；此外有越来越多的银行独立一个数据部门来对数据相关的工作进行归口管理；当然还有一些由业务部门和技术部门共同作为“归口管理部门”也是银行的实践方式之一 。
不同的设计方式下优劣势也各有不同 ， 银行根据自己实际情况权衡利弊、得出最优解决方案 。 一般来说 ， 归口管理部门设置的课题均需要多长的决策过程与时间 ， 很大程度上取决于决策层对于数据治理的决心 。
3、厘清家底
银行已经认识到将数据作为资产管理的重要性 。 部分银行提出要树立“数据作为资产 ， 资产主动管理 ， 管理产生价值”的理念 。 逐步改善银行对数据缺乏主动管理的现状 。 要将数据作为资产管理的第一步是需要厘清银行究竟有哪些数据 。

一般来讲 ， 银行可以从业务和技术两个不同的视角分头开展梳理盘点工作 。 业务视角是自上而下的演绎 ， 包括从业务价值链 ， 数据应用场景进行业务说数据的梳理分析 。 技术视角则是自下而上归纳 ， 以银行现有信息系统为基础 ， 整理相关信息表和信息项的情况 。 最终两者整合 ， 形成银行的数据资产清单目录 。
厘清了数据资产清单以后 ， 还有很重要的步骤：数据认责 。 数据管理职责认定在实际操作和应对过程中可以通过对业务流程的责任进行拆解 。 如根据不同流程节点 ， 对应不同业务部门对信息项的新增或者修改时 ， 从而确定该业务部门对数据资产信息项的归口管理 。 此外 ， 也可根据数据录入部门、数据需求提出部门、数据标准管理部门、信息系统业务主管部门等不同的方式进行依次认责 ， 保障所有的数据都可以认责到部门 。
4、工具落地
高效的数据管理系统化工具 ， 是数据治理工作落地开展的保障 。 数据管理工作内容覆盖全行的方方面面 ， 无论是新产品建设 ， 信息系统改造 ， 都会涉及到相关的数据管理工作 。 一般来讲数据管理工具会有以下的三种建设方式：

1）整合数据门户建设 ， 统一数据入口 。 该方式整合数据应用 ， 数据分析工具入口 ， 将数据管理的内容作为服务提供给业务部门 ， 同时在应用中嵌入管理的要求 。
2）构建社区论坛 ， 倡导数据文化建设 。 基于数据资产和数据管理的各项成果 ， 采用全行数据社区化管理 ， 引入社交的方式 ， 用户可对内容进行点赞 ， 点评和讨论 。
3）数据流程管控 ， 强调绩效考核 。 该方式关注流程落地 ， 关注绩效数据 ， 通过报表平台化的方式管理标准落标 ， 质量水平 ， 问题整改情况等 。
5、审计评价
基于监管机构的最新指引和银行数据管理制度要求 ， 银行内部应开展数据治理审计工作 ， 识别数据治理违规、薄弱的控制环节与执行缺陷 。


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