数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据治理过程中最实际的问题，也是最复杂的问题，今天我们将从数据治理的各个核心领域来解答这些问题。
每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于一下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。数字化转型网www.szhzxw.cn
同时各领域之间需要有机结合，如数据标准、元数据、数据质量等几个领域相互协同和依赖。通过数据标准的管理，可以提升数据合法性、合规性，进一步提升数据质量，减少数据生产问题；在元数据管理的基础上，可进行数据生命周期管理，有效控制在线数据规模，提高生产数据访问效率，减少系统资源浪费；通过元数据和数据模型管理，将表、文件等数据资源按主题进行分类，可明确当事人、产品、协议等相关数据的主数据源归属、数据分布情况，有效实施数据分布的规划和治理。
数据治理领域是随着银行业务发展而不断变化的，领域之间的关系也需要不断深入挖掘和分布，最终形成一个相互协同与验证的领域网，全方位的提升数据治理成效。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据治理核心领域
1.数据模型
数据模型是数据治理中的重要部分，合适、合理、合规的数据模型，能够有效提高数据的合理分布和使用，它包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型，是数据治理的关键、重点。数据模型包含三个部分，数据结构、数据操作、数据约束。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据结构。数据模型中的数据结构主要用来描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和数据约束都基本是建立在数据结构的之上的。不同的数据结构有不同的操作和约束。
数据操作。数据模型中的数据操作主要用来描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
数据约束。数据模型中的数据约束主要用来描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。数字化转型网www.szhzxw.cn
2.元数据管理
元数据分为业务元数据、技术元数据和操作元数据，三者之间关系紧密。业务元数据指导技术元数据，技术元数据以业务元数据为参考进行设计，操作元数据为两者的管理提供支撑。
业务元数据。业务元数据是定义和业务相关数据的信息，用于辅助定位、理解及访问义乌信息。业务元数据的范围主要包括：业务指标、业务规则、数据质量规则、专业术语、数据标准、概念数据模型、实体/属性、逻辑数据模型等。
技术元数据。它可以分成结构性技术元数据和关联性技术元数据。结构性技术元数据提供了在信息技术的基础架构中对数据的说明，如数据的存放位置、数据的存储类型、数据的血缘关系等。关联性技术元数据描述了数据之间的关联和数据在信息技术环境之中的流转情况。技术元数据的范围主要包括：技术规则（计算/统计/转换/汇总）、数据质量规则技术描述、字段、衍生字段、事实/维度、统计指标、表/视图/文件/接口、报表/多维分析、数据库/视图组/文件组/接口组、源代码/程序、系统、软件、硬件等。技术元数据一般以已有的业务元数据作为参考设计的。数字化转型网www.szhzxw.cn
操作元数据。操作元数据主要指与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程，以及系统日常运行产生的操作数据。操作元数据管理的内容主要包括：与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程、项目、版本，以及系统生产运行中的操作记录，如运行记录、应用程序、运行作业。
3.数据标准
数据标准是银行建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。它包括基础标准和指标标准（或称应用标准）。与数据治理其他核心领域具有一定的交叉，比如元数据标准、数据交换和传输标准、数据质量标准等。商业银行的数据标准一般以业界的标准为基础，如国家标准、监管机构（如国家统计局、中国人民银行、工信部）制定的标准，结合商业银行本身的实际情况对数据进行规范化，一般会包括格式、编码规则、字典值等内容。国家数据局：将开展数据标准工作（附案例&资料下载）良好的数据标准体系有助于商业银行数据的共享、交互和应用，可以减少不同系统间数据转换的工作。数据标准的主要由业务定义、技术定义和管理信息三部分构成。
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