3.5  數據治理支撐系統

數據治理不能停留在手工管理層次，而應將相關規(guī)劃、制度、規(guī)范、流程等通過系統支撐來實現，以促進數據治理高效執(zhí)行。

針對數據治理的關鍵領域，需要搭建配套的系統進行管理，同時由于各領域間存在著相互協同與驗證的關系，相關配套系統也需要互相引用支撐，才能有效提升數據治理的效率，優(yōu)化數據治理的效果。

1)建立數據資產管理系統，統一管理全行數據資產，包括元數據、數據模型、數據標準，以及其他重要的企業(yè)數據資產，并提供可視化的數據查詢及展現功能，支持通過功能嵌入等方式實現數據資產的快速與便捷訪問。

2)搭建數據質量管理系統，落實數據質量問題治理工作，實現問題發(fā)現、跟蹤、治理、評價的全流程閉環(huán)管理；搭建數據生命周期管理平臺，落實數據生命周期管理等。

3)不斷豐富前臺源系統的基礎數據，持續(xù)加大數據積累與整合的廣度和深度，建設統一的數據倉庫平臺，滿足前臺營銷、統計分析、決策支持、風險管理和新資本協議實施等多種需求，持續(xù)提升對數據的挖掘、分析與深度運用能力。

4)在建立上述配套支撐系統的基礎上，還需要實現各系統間的互聯互通，相互協同與驗證，提供數據統一、形式多樣的數據服務。

例如，中國工商銀行針對元數據的管理開發(fā)了元數據及軟件資源管理系統，針對數據標準建立了集團信息標準管理服務系統；針對數據質量建立了數據質量管理平臺；針對數據交換有了統一交換系統；針對數據生命周期管理開發(fā)了統一清理工具和清理展現平臺。

又如，中國農業(yè)銀行建設了元數據管理系統，搭建了業(yè)務元數據和技術元數據的集中管理和發(fā)布平臺。

基本上各商業(yè)銀行都會針對本行具體情況建立不同的應用系統和工具，用以推動數據治理工作的全面開展。