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數據治理管理委員會即為數據治理的決策層

數據治理管理委員會即為數據治理的決策層。作為全行數據治理工作的決策機構，組長可由負責數據治理的主管行長擔任，成員由相關部門總經理擔任。
2018-04-26 閱讀全文>>
數據治理組織

數據治理工作是一個全行性的工作，需要科技部門、業務部門等各方面的通力合作，需要總行、各分支機構的上下聯動和一起努力。一般商業銀行均會成立由行領導牽頭的數據治理管理委員會
2018-04-26 閱讀全文>>
認知與行動

信息化領域有一個很有名的說法叫作“Garbage in，garbage out”，翻譯成中文就是“垃圾進、垃圾出”，意指用垃圾數據作樣本，產生的研究結果也毫無價值。
2018-04-26 閱讀全文>>
數據治理文化

在開展數據治理之時，首先要從戰略上將數據放在銀行重要資產的高度。現代銀行業對信息化的依賴程度極高，銀行生產經營的過程和結果最終都體現為信息，而信息的載體即數據。
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企業發展戰略

企業發展戰略是關于企業如何發展的理論體系，是一定時期內對企業發展方向、發展速度與質量、發展能力的重大選擇、規劃和策略。企業發展戰略包括企業發展目標、業務發展規劃及與之配套的IT發展規劃等政策性原則和行動綱領
2018-04-26 閱讀全文>>
行數據治理核心領域四

商業銀行的重要且敏感數據大部分集中在應用系統中，例如客戶的聯絡信息、資產信息等，如果不慎泄露，不僅給客戶帶來損失，也會給商業銀行帶來不利的聲譽影響
2018-04-26 閱讀全文>>
行數據治理核心領域三

任何事物都具有一定的生命周期，數據也不外如是。從數據的產生、加工、使用乃至消亡都應該有一個科學的管理辦法，將極少或者不再使用的數據從系統中剝離出來，并通過合適的存儲設備進行保留
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銀行數據治理核心領域二

數據模型是數據治理中的重要部分，合適、合理、合規的數據模型，能夠有效提高數據的合理分布和使用，它包括概念數據模型、邏輯數據模型和物理數據模型，是數據治理的關鍵、重點。具體描述詳見“數據模型”相關章節。
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銀行數據治理核心領域一

每個數據治理的領域都可作為一個獨立方向進行研究治理，目前總結的數據治理領域包括但不限于以下內容：數據標準、元數據、數據模型、數據分布、數據存儲、數據交換、數據生命周期、數據質量、數據安全以及數據共享與服務。
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成熟度模型

CMMI協會在2014年發布了數據管理能力成熟度模型Data Management Maturity( DMM)，可以用來評估和提升企業的數據管理水平，幫助企業跨越業務與IT之間的鴻溝。
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技術應用

技術應用包括支撐核心領域的工具和平臺，例如數據質量管理系統、元數據管理系統等。它們是數據治理能夠順利開展的技術保障。只有建立豐富的數據治理工具和平臺
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流程管理

流程管理包括流程目標、流程任務、流程分級。根據數據治理的內容，建立相應流程，且遵循本單位數據治理的規章制度。實際操作中可結合所使用的數據治理工具，與數據治理工具供應商進行協商，建立符合商業銀行的流程管理。具體描述詳見“數據治理保障機制”的“數據治理流程”相關章節。
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制度章程

制度章程是確保對數據治理進行有效實施的職責問責制度，其中一些是數據治理職能的職責，也包括其他數據管理職能的職責。數據治理是最高層次的、規劃性的數據管理制度活動。換句話說，數據治理是主要由數據管理人員和協調人員共同制定的高層次的數據管理制度決策。這里只簡單介紹包括哪些制度章程，具體描述詳見“數據......
2018-04-26 閱讀全文>>
數據治理組織

數據治理的組織包括制度組織和服務組織。制度組織主要負責數據治理和數據管理制度。這些組織是跨職能的，通常商業銀行會建立數據治理委員會、數據管理制度團隊等組織，負責整體數據戰略、數據政策
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發展戰略及目標

戰略是選擇和決策的集合，共同繪制出一個高層次的行動方案，以實現高層次目標。數據戰略是企業發展戰略中的重要組成部分，是數據管理計劃的戰略，是保持和提高數據質量、完整性、安全性和存取的計劃
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