北京，2023年8月30日——中国金融业数据治理正在进入全新阶段，但是也伴随着困难。其中包括，数据治理整体战略规划与项目落地之间的衔接、数据确责、数据的持续运营、数据治理工作的价值衡量、数据治理工作与业务应用的结合、寻找适合金融机构自身的数据治理路径等难题。
在本次《IDC PeerScape：中国金融业数据治理实践与案例》研究报告中，为了了解金融业破解数据治理难题的进展，IDC对多家金融机构与创新企业进行访谈，总结出最新的实践成果和创新方向，为业界提供参考。详情见下图：
目前，实践当中不少金融机构在破解数据治理难题方面已经取得一定成效。例如：
- 重庆银行采用顶层设计与具体业务切入口相结合的方式，有效提升了业务部门参与数据治理的积极性。
- 在解决数据确责问题时，恒丰银行在对各部门赋予责任的同时也赋予权力，有效地提高了不同部门数据认责的积极性。
- 某国有大行与中电金信合作，将数据治理的主要活动模块化、智能化，并且将数据治理纳入项目实施的全流程，取得了较好的实施效果。
- 某城商行与中软国际合作进行了专项数据质量提升，通过组建数据质量专项小组，推行问题发现-分析-方案-整改-评估机制，将数据质量融入到需求、设计、开发、测试环节，大大降低了返工造成的成本浪费。
- 浙银金租引入业界先进数据治理领域的经验和IT建设能力，构建了一套企业级数据治理架构。目前，其数据已经开始在营销、风控业务场景中发挥作用。
经过研究，IDC总结了金融业数据治理的几个成功经验：
- 上下结合的数据治理模式，是当前数据治理值得借鉴的思路。在宏观框架方面，由高层牵头规划机构级数据治理框架和标准，能够保障后续工作的支持力度、各部门配合意愿和全面参与；在实施落地方面，则同时考虑整体业务工作规划和数据治理工作规划，从解决业务痛点的具体目标出发完成各项主数据管理、数据标准管理等数据治理项目，降低业务方面对数据治理工作推行的阻力。
- 数据确责需要把握三大要点：第一，不一定一开始就设计为庞大的全行级系统工程，但是需要在初期有需求较强的业务驱动，可以从局部入手，试点成功后再全面推开；第二，数据确责不仅仅是科技部门和数据部门的工作，而是需要各个部门协同配合的工作。第三；为了调动各个部门参与的积极性，赋予责任的同时也赋予权力。
- 智能化、贯穿全流程的数据治理是未来的发展方向。智能化，使得此前主要靠人力完成的工作可以使用更加自动化、智慧化的工具，可以大大提升效率和准确率。贯穿全流程，使得数据治理从源头起步，并且在每个监管环节都进行核检，从而提升数据质量。
IDC 中国金融行业研究经理温泉表示，金融机构进行数据治理，是一个“步履维艰”的过程，面临诸多难题。但是，目前实践中破解难题的努力也正在不断取得新的进展。从整体路径选择来看，上下结合的路径在实践中效果较佳，因为一方面顶层设计可以带来更好的全局规划，另一方面具体落地从局部需求较强的业务切入，阻力较小，较容易调动各部门积极性。从方案具体实施来看，应用智能化的工具、从数据产生的源头开始进行贯穿全流程的数据治理，正在实践中越来越多地成为共识。
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