数据治理体系建设方案
招标编号：****
投标单位名称：****
授权代表：****
投标日期：****
1. 深入解析项目目标与关键要素
1.1. 深入理解项目需求
1.1.1. 构建适应大数据的数据治理体系
在大数据时代背景下，数据资产已作为银行业务的核心生产要素，深度渗透至客户服务创新、风险管理、绩效评估与财务管理等诸多领域，其影响力日益凸显。有效管理和应用数据，以及挖掘其潜在价值，对于现代银行而言，是推动业务创新、强化精细化管理、提升科学决策能力的关键任务之一。要充分发挥数据的价值，依赖于人力资源、流程优化、制度完善和技术支持的协同作用。通过优化数据资产管理，提升数据质量，确保数据安全，并提升数据应用效率，进而削减因海量数据管理而产生的各类成本，最终实现以数据驱动业务发展战略的目标。
1.1.2. 确保合规的数据管理以符合监管标准
按照国际监管的动态与发展趋势，巴塞尔委员会在最新的'风险数据整合与风险报告原则'公告中明确规定，全球系统重要性银行需在2013年前完成数据管理自我评估的筹备工作。此举亦对其他商业银行构成了启示，他们应当借此契机，启动数据治理体系的审查，并不断优化运营模式。
根据国内监管的要求和发展趋势，银监会不断优化非现场监管信息系统和客户风险统计信息系统，实现了数据的及时性和全面性基础水平，然而在数据准确性方面尚存显著提升空间。针对这一情况，中国银监会在2011年推出了《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》。该标准详尽规定了组织架构与人员配置、系统支持与数据标准化、数据治理制度的构建、数据质量的监控评估机制，以及数据的上报、利用与存储环节的具体准则和期待。
1.1.3. 项目需求的理解与初步解析
银行的数据管理体系正面临内外监管机构的严格审视，这些监管要求着重于数据组织的优化、有效的数据管控机制、标准化进程以及数据质量的提升。当前，数据治理工作中存在如下挑战与差距：
缺失全行范围内的数据治理体系，数据管理政策尚未建立健全，相应组织架构也未明确设定。
当前尚不具备全行范围内的统一数据标准，各业务板块的数据定义缺乏一致性。
·未制定全行级的数据质量管控机制。
数据治理的核心理念被视作"业务引领、管理调控与技术支撑"的协同效应。管理在这一过程中扮演着基石与核心的角色，它与业务活动和技术创新的交互是激活整个数据生态系统的关键要素。利用诸如EDM这样的管理和分析工具，能够深化对数据治理现状的理解，从而揭示全行数据管理的未来发展方向，为数据治理工作的稳固基础奠定坚实基础。通过构筑数据管理框架，构建了从组织结构到制度层面的数据治理支撑，确保其长期有效实施。通过数据标准化策略，逐一对全行客户信息、资产、机构、产品、合同、交易、渠道、财务、营销等领域的重要元素进行统一定义，进而规范业务操作流程和信息技术系统的构建。同时，强化数据质量管理体系的建设，整体提升全行数据的质量水平。
1.2. 关键成功因素分析
一、至关重要的因素：数据标准化作为银行数据应用的基石，其核心在于提升全行员工对数据标准在业务支持中价值的认知。我们致力于促使每个层级的人员深刻理解数据标准对个人工作的深远影响，并积极参与到数据标准化的各个环节中去。
本项目关键成功因素一
第二项核心成功要素：建立健全全行范围内的数据治理体系，定义明确的组织架构与责任分配，并确立高效运转的工作机制，倡导数据作为共同资产的企业文化，确保每个人都认识到其重要性。
对于数据标准及管理体系在银行业务发展中所承载的关键作用和价值，各级领导的认知尚显不足，实践中往往缺乏积极参与，同时在数据管理方面的资源配置和精力投入也相对欠缺。
数据管理部门的主要职责在于确保数据标准与质量，而数据的创建与产生部门往往较少介入，这导致他们在数据质量的预防方面作用有限，使得数据质量管理仍然处于一种问题发现后的被动应对状态。
德勤建议的解决方案 ·结合德勤数据治理体系中的功能框架明确数据管理的领域边界、能力要求和工作 内涵，依据功能框架建立不同的管理角色，并结合民生银行的管理组织体系和文 化，制定全行的数据治理组织架构、在决策层上明确高层领导所承担的职责 和工作章程，在管理层上，厘清数据管理部门、业务部门、科技部门在数据 管理不同领域和不同层级的责任定位和职责所在，建立数据管理政策和一些 列管理制度保障数据管理职责能有效推动
本项目关键成功因素二
第三项关键成功要素：数据标准的实施难点并非制定，而在于落地执行。数据标准的落地执行贯穿于系统的全生命周期管理，需业务、技术及数据管理部门的协同推进，以确保其有效实施。
困难阐述：数据标准化的实施促使业务在数据录入过程中提升至更高的精细化与规范化水平。然而，这一过程伴随着源系统数据结构的必要调整，以及存量数据的深度清洗和拆分工作量剧增。有时，它还会引发业务模式的相应变迁，比如产品数据标准化将对产品管理模块带来显著的改革影响。
数据标准的执行审核与控制由何部门担纲，未执行或引发争议的标准应由哪个机构协调，以及标准变更的引领与维护职责归属，皆因缺失明确的责任机制，致使数据标准的管理与执行面临保障不足的问题。
德勤建议的解决方案
在构建全行统一的数据标准体系的同时，我们对数据标准的实施效益进行全面剖析，并据此设计相应的实施方案。该方案涵盖了数据标准落地的深度分析、明确的价值评估以及有效的执行策略。
明确数据标准的管理原则与信息项目职责分配，规定每个信息项的归口部门。
构建并落实数据标准，涵盖各系统中的数据定义、业务规则及映射管理规定与模板，从而确保所有系统开发过程中对数据标准的有效执行与监控机制得以健全。
本项目关键成功因素三
四、关键成功要素：实施数据管理评估与考核体系，对数据质量及其管理体系的动态监控，确保数据治理规划的实施工作得以顺利执行和落地
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难点描述 |
·数据标准化执行需要各部门投入额外的资源和精力，但固缺乏有效的激励机制，各部门更注重业务工作，对数据管理的要求响应度较低； |
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·数据治理的规划结合业务管理的价值，充分体系数据管理对业务的支持； |
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德勤建议的解决方案 |
·建立对数据管理体系的综合评价，包括定义机制建设、日常管理、数据质量等维度的衡量指标，可视化数据的过程管理，定期向治理委员会报告数据治理规划成果；·将数据管理评价结合到业绩考核中，通过不同的激励方式来反映部门对数据管理的支持和投入 |
本项目关键成功因素四
1.3. 该项目的战略重要性
1.3.1. 从业务视点分析
驱动数据标准管理工作推进的因素涵盖了监管合规、运营管理、业务创新、统计分析与决策支持等诸多业务范畴。
外部监管与合规：银监会的数据质量优良标准与新资本协议的合规性规定，均明确规定了银行业务对数据标准化的必要性。
运营管理：数据标准化的执行将有效提升信息流通，推动数据集中的管理体系，进而增强数据质量和运营效率。通过深入的运营数据分析，有望揭示业务运营中的瓶颈，从而驱动业务流程的持续优化与革新。
创新业务策略：数据标准化在信息采集与分析中发挥关键作用，推动业务发展进程，通过数据洞察精确划分目标客户群，进而构建敏捷的产品创新体系。
数据驱动的决策支持：依托于严谨的基础数据，我们构建数据集市，运用商务智能和数据挖掘技术，进行多层次的深度分析与可视化呈现，从而强有力地支撑决策过程中的洞察与抉择。
1.3.2. 数据管理视角探讨
数据资产的价值已被广泛认同，其核心目标在于优化数据资产管理，以驱动数据的应用，进而强化业务运营和决策支持。企业数据管理的全面框架涵盖数据治理、数据标准化、数据质量控制以及数据架构管理等多个维度。随着数据管理工作的深化，元数据管理、主数据管理、数据存档与保留以及数据隐私与安全保障等环节将得到进一步拓展，这将逐步提升企业对数据全生命周期的有效管理能力。
1.3.3. 探讨信息科技视角
项目执行的核心内容包括：设计全面的数据管理机制，构建全行统一的数据标准体系与数据质量管理体系，编纂和完善各基础主题及其指标数据标准，确保数据标准的落地实践，并对数据质量问题进行有效整改。
数据标准在系统与集市中的实际应用，有效确保了数据标准化并推动了IT体系的构建。无论是业务层面还是技术层面的数据标准定义，均对系统建设提供了直接的战略指导。我们以制定完备的数据标准作为数据需求，以此为基础，为新系统开发以及现有系统的升级优化设计数据模型，从而显著提升数据模型设计的效率，减少系统间集成的复杂性，增进系统间的交互效能。
在有效识别和解决数据质量问题的前提下，数据质量管理需深化对问题的剖析，继而催生业务流程的优化、系统革新和技术工具的升级需求。这旨在全方位驱动业务和技术的协同进步，不断强化全行范围内的数据质量管理能力。
2. 详细阐述项目实施策略
2.1. 企业信息管理框架
2.1.1. 数据管理企业解决方案全面概述
在数据领域具备体系化的解决方案，将确保为构建企业级的数据管理与应用能力。数据领域的解决方案以“企业信息管理(EIM-Enterprise Information Management,以下简称EIM)”解决方案为核心，其重要组成部分“企业数据管理（EDM-EnterpriseData Management,以下简称
将直接为此次项目提供支持。
2.1.1.1. EIM企业信息管理系统方案详述
企业信息管理的全面探讨揭示了企业级信息管理(EIM)体系的构成，它包括五个核心环节：业务经营与决策、数据整合与分析工具、数据管理、内容管理，以及相应的管理体系，其详细阐述如图所示。
企业信息管理(EIM)
在全行的信息管理体系中，企业数据管理（EDM）扮演着整合与应用数据的关键角色，它作为体系内的组成部分。该企业的数据管理方法论精细拆分为八个核心领域：数据架构、数据管理准则或指南、数据质量管理、数据标准化、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理和数据安全控制。
商业智能与数据仓库(BI)解决方案概述：
战略规划：设计并实施企业信息管理战略，旨在挖掘和增值数据资产。同时，对企业的信息管理架构蓝图进行全面审视，评估其预备状态和成熟度水平。
绩效管理与智能分析：通过监控、解析并生成企业运营报告，策略性地优化企业绩效提升方案。
构建企业级数据仓库：旨在集成并优化企业数据资源，形成统一的数据平台，从而为商业智能分析、统计数据挖掘以及战略决策提供坚实的数据支持。
构建企业级数据ETL平台，旨在实现大容量数据在多平台间的高效迁移与转换。
数据挖掘与分析策略：通过构建精细的数据挖掘模型，实现对未来趋势的深度洞察，并据此撰写详实的业务发展趋势研究报告。
构建高效的信息检索系统：开发针对企业结构化数据的专用搜索引擎与数据推送体系，旨在实现桌面端对数据的直观呈现。同时，我们计划逐步拓展至互联网信息的搜索与整合功能。
企业数据管理(EDM)解决方案概述：
组织架构与政策制定：构建严谨的企业数据治理体系，设计并实施全面的数据治理政策和流程，同时配备适宜的工具，以确保数据的高效管理并切实支持业务运作目标。
构建全面的数据质量管理流程与操作标准：首先，精确识别企业的数据问题点，继而实施有效解决方案；其次，实施持续的数据质量监控，以保证企业数据质量的不断提升。
企业级数据标准化体系：构建统一的数据标准，确保跨业务领域的数据定义一致性，并实施持续的数据标准落地策略。
企业元数据管理：致力于搜集并系统化管理组织内部的元数据资料，同时构建全面的企业级数据地图，从而确保企业数据的全程追踪与高效管理。
构建企业级数据架构：确立全面的数据模型，洞察企业数据的整体分布特性，以此为基础支撑数据的存储、整合、利用、访问与数据服务的提供。
企业主数据管理：精确识别关键业务数据，构建完善的主数据管理体系及平台，确保其在企业内部的一致性和准确性，实现对企业主数据的统一看法和管理视角。
企业数据资产的保护与归档策略：通过多元化的手段，如在线和离线存储，确保对数据资源的合规管理和有效维护。此举旨在满足法规要求，并为业务运营提供便捷的数据检索途径。
保护企业数据资产：实施严格的隐私与安全措施，防止未经授权的访问。构建包括数据访问策略、审查流程、管控与监控体系在内的全面防护框架。
企业内容管理(ECM)解决方案概述：
企业级通信与内部协作提升：借助电子邮件系统、视频会议平台、互联网、内联网及外联网等群件工具，以及先进的信息技术手段，实现企业内容的有效协同与支持。
构建知识管理流程：专注于知识的创生、运用与工具配备，旨在实现知识的高效管理。此举旨在推动企业绩效提升，提升员工技能，激发产品和服务创新。此外，我们还将实施项目经验的总结与分享，发掘并推广最佳协作实践。
电子文档管理系统：涵盖文档创建、高效管理与分享功能，实现企业内部电子资料的全面掌控。具体包括工作流程优化、严谨的安全与权限控制、精准的文档检索、详尽的元数据记录以及完善的版本控制机制。
图像管理：通过OCR/ICR等技术获取、存储和检索文档中的元数据信息，并实现有效的识别和智能化的管理；
网页内容管理系统：负责搜集、加载、储存及维护Web上丰富的文本和图像资源，同时支持业务部门进行高效的内容创建、发布、更新和管理操作。
记录管理：致力于遵循法规要求，实施记录信息的创建、维护与应用，涵盖企业内部的各类文档。我们强调对历史档案进行系统化的长期保管，并通过自动化检索手段提高效率。此外，我们构建了明确的归档策略，规定了信息披露的范围和途径，以及一套严谨的信息分类体系。
企业数据资产管理策略：旨在构建高效的技术架构，系统性地整理并操控内部媒体资源，从而实现对各类内容的精细化管理。其中，着重保障视频、图像和音频资料在传输与存储过程中的品质稳定性。
企业级报告管理方案：精算企业非结构化数据的存储需求，集成多元化的存储策略
构建语义与元标记驱动的非结构化搜索策略及技术平台，旨在提升企业内容的高效检索与管理水平。
整合企业内容并确立所有权体系： - 构建电子签名技术基础设施 - 实现无纸化电子签名功能
2.1.1.2. EIM实施全面策略
企业的信息管理实施策略划分为五个核心管理领域，并详述了各领域的具体实施路径。这一过程细分为六个阶段，每个阶段内涵盖九类关键控制元素。以下是企业信息管理的模型示意图。
企业信息管理实施总体方法(EIM)1
本项目将依托所述模型，采用全面的实施策略和管理内容体系，这套经过广泛应用的理论框架将为咨询服务提供坚实基础。其咨询方法论概述如下图所示：
企业信息管理实施总体方法(EIM)2
在EIM实施策略中，详尽规划各领域的阶段性任务。具体而言，'信息治理架构及组织形式'领域分布于六个阶段，其工作内容包括明确的任务划分、设定明确的目标以及预期的交付成果，如下所示：
企业信息管理实施总体方法六大阶段
2.1.1.3. EIM的核心组成部分及其重要性
企业数据管理（EDM）解决方案通过八个关键领域和五个维度，实现了对企业数据的高效且系统化的管理，详情如下：
企业数据治理具体领域示意
在2.1.1.1小节中，我们详细阐述了企业数据管理(EDM)解决方案涵盖的八个关键领域。以下是该解决方案的五个核心维度：
以下为关键战略组成部分： 1. 业务价值评估：深入剖析其对企业运营的影响和潜在收益。 2. 战略一致性：确保数据治理策略与企业整体愿景和目标相协调。 3. 企业级数据治理视角：从全局角度审视数据管理，提升决策支持能力。 4. 项目群管理：有效整合各类项目，推动数据治理项目的有序进行。 5. 实施路线图：明确的步骤和时间表，以确保战略落地并建立长效实施机制。
人员：包括高层领导、治理委员会、数据治理负责人、数据管家、数据所有者、数据治理员等，整个企业数据治理组织体系的建设，以及相应的角色职责的定义；
流程：包括但不限于数据维护、数据质量管理、数据标
实施严谨的准管理层控、变更流程管控、全面的数据生命周期管理和系统的元数据治理体系，从而保障数据治理工作的有序高效运行。
数据治理的基本框架：涵盖数据安全策略、数据访问与权限管理规定、数据标准化指南、数据保存与存档原则、合规性要求以及数据所有权设定等政策，为数据治理活动的全面实施提供宏观指引。
技术手段涵盖：技术基础设施、数据预处理与转换、主数据管理软件、数据架构控制工具、元数据管理解决方案、工作流程自动化系统以及数据同步设备，这些工具为数据治理实践提供坚实的技术支持。
2.2. 数据治理体系规划方案
2.2.1. 全面的数据治理体系构建蓝图
本项目实施方法步骤图
项目数据治理体系的构建将依托前沿实践，针对实际需求，分为三个关键阶段： 1. 数据治理体系的现状诊断与评估 2. 系统化的设计与发展规划 3. 数据治理架构的构筑（包括数据治理制度的建立、数据标准的制定与管理、以及数据质量的监控与提升）。每个阶段内涵盖多元任务分解。
现状与评估剖析：我们通过访谈、调查问卷以及客户信息的搜集，积累了丰富的数据治理素材。对这些资料进行系统性的梳理与归纳，进而深入剖析当前的数据治理状况及存在的问题。借助成熟的评估模型，对现有状态进行全面评估。在此基础上，我们将对照行业领先银行的表现，明确差距，最终从专业视角提出针对性的改进策略。
体系构建与发展规划：基于现状分析，我们着手设计数据治理体系，其具体内容涵盖：功能框架的设计、数据治理组织与制度架构的构建、能力提升的路径规划——从数据治理出发，以及信息中心的角色定义及其效能提升策略。
一、数据治理体系构建：根据已有的设计与规划，我们将制定严谨的数据管理政策，包括考核方案、明确考核指标体系与管理制度。同时，我们将构建数据标准的全程管理流程和规章制度，涵盖客户、机构、风险等领域的数据标准（如账户、合约、资源项）以及公共代码和核心指标的基础数据标准，并进行差异分析与实施。此外，我们还将设计数据标准管理系统的需求规格说明。 二、数据质量管理实践：设立全面的数据质量管理模型和流程，配套相应的责任制度。明确项目数据质量提升的重点领域，并制定度量规则，利用这些规则在相关系统中对数据质量进行深入检查和分析。基于分析结果，我们将提出针对性的数据质量改进策略。 三、数据质量监控与文档：我们将建立详尽的数据质量管理与监控需求说明书，确保数据质量的持续优化与监控工作得以有效执行。
2.2.2. 现有数据管理体系评估与剖析
2.2.2.1. 数据治理框架
2.2.2.1.1. 评估模型和方法
企业数据管理的成熟度模型是一个框架，它详细阐述了当前或期望的数据管理状态，共划分为五个等级，从一级的初步阶段到五级的高级成熟度，如图所示。
成熟度模型
五级成熟度模型的具体描述如下所示：
图表13成熟度模型描述
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分值 |
成熟度 |
价值 |
业务能力 |
系统能力 |
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1 |
初始阶段 |
数据帮助业务运作 |
基本的报表、且基于试算表的手工作业、依赖于特殊查询信息超载未能反映真实情况事后被动发现问题 |
数据：结构化的内容、静态的集成：无连结、孤立、非集成的解决方案应用系统：孤立模块、依赖特定应用系统基础架构：复杂、关系混乱、特定平台的 |
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2 |
基本管理 |
信息用来管理业务 |
基本的探索、查询、报表和分析部分的自动化完全不同的工作环境有限制的企业可视度 |
数据：结构化的内容、有组织的集成：有部分的集成、孤立的情况依然存在应用系统：基于组件的应用系统 |
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多种版本的真实情况 |
基础架构：层级式的架构、特定平台的 |
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3 |
主动管理 |
信息为战略资产 |
有脉络的、基于职责的工作环境的导入自动化已提升到一定层级既有的流程和应用系统的增强整合的业务绩效管理唯一版本的真实情况经由分析的、实时性的洞察力 |
数据：基于标准的、结构化的、以及部分非结构化的集成：孤立系统的集成、信息的虚拟化应用系统：基于服务的基础架构：组件式的、SOA逐步浮现、特定平台的 |
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4 |
量化管理 |
信息促进创新 |
贯通企业内外的有弹性、具适应力的业务环境战略业务创新的促进能力企业绩效和运营的优化战略洞察力 |
数据：无缝连结并且共享的、信息和流程分离、结构化和非结构化信息完全整合集成：信息作为一种随时可用的服务应用系统：流程透过各式服务而集成；有序的业务应用系统基础架构：有随时恢复的能力的SOA、不限于特定技术的 |
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5 |
持续优化 |
竞争力 |
基于角色的日常工作环境全然融入工作流、流程、和系统的能力信息激发的流程 |
数据：所有相关的内部及外部信息无缝连结并且共享的、新增的信息很容易加入集成：虚拟化的信 |
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创新增强的业务流程和运营管理前瞻性的视野、具预测性的分析 |
息服务应用系统：动态的应用系统组合基础架构：动态的、可重新配置的、侦测和回应 |
数据管理评估全面剖析五个核心要素：战略层面、组织架构、制度体系、日常数据管理实践以及商业智能的应用。具体详分为：
成本、信息在业务战略中的能动作用等；
以下是我们的核心战略构成： 1. 数据的价值挖掘 2. 构建数据驱动的文化氛围 3. 确保数据策略与业务价值的高度契合 4. 实现全面的数据资产所有权
构成组织的要素包括：责任权利体系、各部门的职能分配以及角色配置。
情况及范围等；
以下是构成制度体系的关键要素： 1. 制度框架设计 2. 层级分明的制度体系架构 3. 严谨的管理制度流程 4. 制度编纂与实施细节
以下是数据管理的关键环节：数据标准化、数据质量控制、数据架构设计、元数据管理、主数据维护、以及数据隐私与安全保护和数据存档与保留策略。
用系统建设等。
商业智能涵盖以下三个方面：一是数据基础平台的构建与现状，二是数据服务的提供能力，三是数据应用的实践与效能展示。
成熟度评估示例
现状分析：数据战略与规划的审视
战略的多元化维度涵盖了数据的价值潜能、培育的数据文化、确保与业务目标的一致性、全面的成本考量以及信息在驱动业务战略中的核心影响力。以下，我们以数据战略与规划为例，详细阐述现状评估的显现结果。
领域一：数据战略与规划
恒丰银行在数据价值创造领域的成熟度评分为2.4分，目前处于基础管理级别。
我们的同行领先实践活动评分为3.2分，处于积极主动的管理进程中。
恒丰银行得分低于同业领先实践得分。
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领域 |
成熟度评分 |
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数据价值创造 |
1初始阶段 |
2基本管理 |
3主动管理 |
恒丰银行评分4量化管理 |
同业 |
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企业对数据价值的整体认识，全业数据治理与管理的文化氛围 |
没有任何数据工作的规划无法评估现有数据管理有效性的能力没有能力估算数据价值及数据成本对数据作为资产的价值没有认识 |
·有些部门开始制定内部的数据管理与应用方面的计划·有些部门偶尔对现有数据管理有效性进行评估有些部门已认识到数据带来的价值，并积极应用数据·对于数据成本仅能够对软硬件投入进行分摊 |
·可以进行全行级别的数据战略的规划定期对数据管理有效性进行评判在积极应用数据的础上，初步量化的评估数据资产价值运用一套成本分推方式计算数据的成本 |
·能评估数据战略执行的结果并经行调整重视数据管理工作能够根据评估结果完善数据管理工作重视数据的效月，充分应用数据资产·能够量化的评估数据资产价值，并较为准确的计算数据成本 |
·已具各持续优化、完善教据管理的机制数据应用非常成熟，形成了数据应用的文化氛围已形成一套将数据作为资产进行管理的方法·已经具备完整流程来测量数据的价值与成本 |
成熟度评估示例——数据战略与规划
现状分析：数据组织与职责梳理
以下是基于数据组织与职责的现有状况评估报告，详细阐述了组织架构中的责权框架、部门职能及其人员配置等相关内容。
领域二：数据组织与职责
恒丰银行在数据组织与职责管理方面已取得显著进步，其成熟度评分为2.6分，正处于从基础管理向主动管理阶段的关键转型期。
我们的同行领先实践活动评分为3.6分，反映出正在进行积极主动的管理模式。
恒丰银行得分低于同业领先实践得分。
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领域 |
成熟度评分 |
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数据组织 |
初始阶段 |
2基本管理 |
3主动管理 |
4量化管理 |
5持续优化 |
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与职责 |
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企业范围内承扣数据治理与管理活动的机构与部门，数招管理组织定义企业级数据管理角色体系、组织架构及职划分 |
·依赖个人能力解决数据问题，未设定专业组织·无持续的培训和改进计划，员工没有接受专业培训·未开展正式的数据治理与管理工作·无数据治理与管理的沟通计划，无法共享 |
·偶尔会临时成立团队来解决复杂数治理与管理问题有部分的培训和经验分享计划，但没有制度化·少数部门开始了内部的数据治理与管理工作存在一些零散的数据治理与管理的沟通计划，但是未统 |
·设定专岗和专门的部门来解决数据问题·定期进行培训和经验分享，不断提高员工能力·开始跨部门的数据治理与管理的工作已制此类数据治理与管理的沟通计划，但还未实施 |
不断扩充团队的力量不仅定期进行培训，成员之间也经常主动沟通有相关的流程来教育和管理数据治理与管理的业务和技术知识跨部门的数据治理与管理的工作已覆盖了大多数应用或部门 |
育置识务和技术知经理会为员工制定相关培训和认证计划相应的数据治理与管理的沟通计划提供了有效，高效的渠道问整个组织宣传数据治理与管理计划的价值，全员认同数据是企业的重要资产 |
成熟度评估示例——数据组织与职责
现状分析：数据治理体系的管理制度详评
制度体系的构建涵盖制度框架、层级划分、管理制度流程、制度编纂详情及覆盖范围等内容。以下通过以数据制度为例，阐述现状评估的相应结果。
领域三：数据管理制度
恒丰银行在数据管理制度的成熟度评估中获得了1.9分，反映出其正处于初期管理阶段的边缘。
在同行领先实践中，我们的评分达到了3.3分，表明我们正处于积极主动的管理阶段。
恒二银行得分低于同业领先实践得分。
恒丰银行评分 业先
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领域 |
成熟度评分 |
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数据制度 |
1初始阶段 |
2基木管理 |
3主动管理 |
4量化管理 |
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数据治理管相关制度体系，括数据治理与管理管理相关政策、要求、办法、细则及规范以及保障数据制度体系完善和优化的工作机制 |
对企业的数据资产的使用没有相关制度来规范·在数据披露、合规方面，企业也没有正式的制度米控制没有给于数据治理域管理工作以流程制度上的支·没有常规性地，定期审视数据管理的制度和程序 |
对部分核心数据资产的较为个面的控制过程但是没有正式建立管理制度·防范法律和规章风险的部分制度是存在的，但还不完整部分业务线已给出丰正式的制度来支持数据治理与管理作对某些数据治理与管理的制度和程序进行过审视，但是并没有形成制化 |
正式颁布相关制度来管理部分数据资产的使用颁布防范法律风险相关制度部分业务线已布正式的数治与管理制度，但没有很好地贯彻执行己经制定常规性地、坚持定期视数据管理的制度和程序，还没有完全实施 |
较为全面的制度（如：数据管与治的政策要求、办法、细则）已颁布，并得到多数员工的认同·防范法和规章风险的制度已正式布并执行已布企业级的数据治与管理制度，但没有很好地贯彻执行已经实施常规性地、坚持定期审视数据管理的制度和程序 |
焦中管理、维护和沟通所有数据管理的政策、要求、办法、细等制度·防范法律和规章风险的制度不仅制定，而得到彻底执行已布企业级的数据治理与管理制度并得到彻底执行一直常规性地、坚持定期审视数据管理的制度和程序，基于反馈，对企业数据管理目标进行修正 |
成熟度评估——数据管理制度
现状分析：数据管理活动的数据治理评估
数据管理的各个环节，诸如数据标准设定、数据质量监控、架构与模型构建、元数据管理、核心数据维护、以及数据隐私保护与安全控制，以及数据的保存与归档，将在本次项目中着重审视。以下是针对数据标准管理和数据质量管理这两个关键领域，对当前状况的评估阐述。
领域五：数据标准
恒丰银行在数据标准领域的成熟度评分为2.4分，目前处于基础管理级别。
在同行领先的实际操作中，我们的评分达到了3.3分，反映出我们处于积极主动的管理模式之中。
恒丰银行得分低于同业领先实践得分。
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领域 |
成熟度评分1初始阶段2基本管理3主动管理量化管理优化 |
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数据标准 |
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数据标准包括标准定义、标准落地、标准管理等一系列内容。 |
没有任何的数据标准管理政策，原则和指引没有个行性的基础数据标，经营管理指标、关键绩效指标等定义·各业务部门以个人知识的形式管理业务指标·没有相关的标准管理流程和组织、角色·业务部门和1T部门间的沟通协调很弱 |
个别部门有自己制定的标准管理政策，原则和指引少数部门建立了部门范围内的基础业务数据标准少数部门计对部门内的数据标准建立了管理办法，管理流和管理责任人部门间的标准定义不一致数据标准开始在个别部门使用 |
制定企业级的数据标准管理方案正在制定企业级数据标·正在制定企业级数据标准管理政策、原则和指引·正成立企业级数据标管理组织正在建立企业级数据标准内容管理工具 |
有完整的企业时数据标标准管理策略和准管理制度，相关角已经具备全行范围内色的职责、范围、协信息管理和示营组织的作方式及工作方法明完整体系和管理流程确，且示行良好·建立覆盖全行的基础对全行所有数据标业务数据标准，经营管准进行管控，完善的理指标和关键效指标流程、制度保证标准的标准正在制定中的顺利执行已建立企业级的数据建立灵活可扩展的标准管理工具体系，统一全行经营管理指标和关键绩效·明确T系统开发必须指标，并得到执行参照数据标准定义在全行顺利实施并深入到各业务部门全生命期管理业务部门和技术部门得到充分应用和推广 |
成熟度评估——数据标准管理
领域六：数据质量管理
恒丰银行在数据质量管理方面的成熟度评分为2.3分，正处于基础管理级别。
在同行领先实践中，我们的评分达到了3.1分，表明我们正处于积极主动的管理阶段。
恒丰银行得分低于同业领先实践得分。
评分
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领域 |
成熟度评分 |
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数据质量 |
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京公网安备 11010802045440号
