2018年-德勤中国_2018《银行业金融机构数据治理指引征求意见稿》解读第二期-搭建管理架构夯实治理地基_1页_199kb

数据应用架构与管理体系总结

核心内容概述

本文档围绕数据应用架构、数据管理体系和数据治理体系三大核心模块展开，系统阐述了企业在数据治理与应用方面的整体规划与实施路径。其核心目标是构建一个高效、安全、可控的数据环境，以支持业务决策与风险控制。

数据应用架构

数据风控平台建设

数据风控平台是数据应用架构中的关键组成部分，旨在通过数据驱动的方式识别、评估和控制企业面临的风险。平台建设需结合业务场景，构建多维度的风险评估模型，并实现风险预警与响应机制。

• 核心功能：风险识别、风险评估、风险预警、风险处置
• 技术支撑：大数据分析、机器学习、实时数据处理
• 应用场景：信贷风控、反欺诈、合规审计等

数据规划与需求

数据规划与需求是数据应用架构的基础，涉及企业数据资产的梳理与未来数据需求的预测。

• 数据规划：明确数据分类、数据源、数据存储与处理方式
• 需求分析：基于业务目标，识别数据使用场景与数据质量要求
• 数据模型设计：构建统一的数据模型，支撑多系统数据集成与共享

大数据平台与服务

大数据平台是支撑数据应用的核心基础设施，提供数据采集、存储、计算与服务等功能。

• 平台功能：数据采集、数据存储、数据处理、数据服务
• 关键技术：分布式存储（如Hadoop）、分布式计算（如Spark）、数据可视化工具
• 服务模式：按需提供数据接口、数据报表、数据挖掘服务

数据应用

数据应用是数据架构的最终目标，通过数据价值的挖掘与转化，提升企业运营效率与决策水平。

• 应用方向：业务分析、智能推荐、客户画像、运营优化等
• 应用模式：数据驱动的业务流程优化、数据支持的管理决策
• 用户角色：业务人员、数据分析师、数据工程师、管理层

数据管理体系

数据标准管理

建立统一的数据标准体系，确保数据在采集、存储、处理与共享过程中的一致性与规范性。

• 标准制定：定义数据命名、格式、分类等标准
• 标准执行：通过制度与工具确保标准落地
• 标准维护：定期更新与优化数据标准

数据安全管理

保障数据在全生命周期中的安全，防止数据泄露、篡改与滥用。

• 安全策略：权限管理、数据加密、访问控制
• 安全措施：数据脱敏、审计追踪、安全监控
• 合规要求：满足国家及行业数据安全法规

数据质量管理

提升数据的准确性、完整性、一致性与及时性，确保数据可用性。

• 质量评估：建立数据质量评估指标体系
• 质量监控：实时监控数据质量状态
• 质量改进：通过数据清洗、校验、补全等方式提升数据质量

数据共享管理

推动数据在企业内部及外部的有序共享，提升数据复用率与业务协同效率。

• 共享机制：建立数据共享平台与流程
• 共享权限：分级授权，确保数据安全与合规
• 共享价值：促进跨部门、跨系统数据协同

信息系统数据管理

确保信息系统中数据的完整性、一致性与可追溯性，支撑业务系统的稳定运行。

• 系统集成：实现系统间数据互通与一致性
• 数据维护：定期备份、恢复与更新
• 数据接口：标准化数据接口，提升系统交互效率

数据生命周期管理

对数据从产生、存储、使用到销毁的全过程进行管理，实现资源优化与合规控制。

• 生命周期阶段：采集、存储、处理、共享、归档、销毁
• 管理策略：按阶段制定管理措施，实现数据价值最大化
• 合规要求：符合数据保留与销毁的法律规范

数据治理体系

数据组织与职责

明确数据治理的组织架构与职责分工，确保治理工作的有效开展。

• 治理组织：设立数据治理委员会、数据管理办公室等
• 职责划分：数据所有者、数据管理者、数据使用者等角色职责
• 协同机制：跨部门协作，形成数据治理合力

数据制度与流程

建立数据治理的制度与流程，为数据管理提供制度保障。

• 制度建设：制定数据管理制度、数据安全政策、数据质量规范等
• 流程设计：涵盖数据采集、处理、共享、销毁等环节的标准化流程
• 执行监督：通过审计与评估机制确保制度与流程落地

数据管理绩效

通过绩效评估机制，衡量数据治理工作的成效，持续优化数据管理能力。

• 绩效指标：数据质量评分、数据使用率、数据安全事件率等
• 评估方法：定期评估、第三方审计、用户反馈等
• 持续改进：基于评估结果优化数据治理策略与措施

总结

本文档构建了一个完整的数据治理框架，涵盖数据应用架构、数据管理体系与数据治理体系。通过数据风控平台建设、数据规划与需求分析、大数据平台支撑及数据应用实践，实现数据价值的有效挖掘。同时，通过数据标准、安全、质量、共享、系统集成与生命周期管理，构建规范、安全、高效的数据管理体系。最后，依托数据治理组织、制度与绩效评估，确保数据治理工作的系统性与可持续性。