中国建设银行数据治理实践：三高策略与大数据挑战

"中国建设银行数据治理实践的三高、四落、八行为"文档主要阐述了中国建设银行在数据治理方面的实践经验，聚焦于“三高”原则，即高标准、高质量、高安全，并探讨了数据治理中的“四落”与“八行为”，以提升银行业务效率和数据价值。 “三高”是中国建设银行数据治理的核心理念： 1. 高标准：这指的是在数据治理过程中，银行设定了一系列严格的标准和规范，确保数据的质量、完整性和安全性符合行业最佳实践和监管要求。 2. 高质量：强调的是对数据质量的追求，包括数据的准确性、一致性、及时性等，确保数据能够支持精准的业务决策和高效的运营。 3. 高安全：保障数据的安全性是数据治理的重要环节，包括数据的加密、备份、恢复以及对潜在风险的预防和应对措施。 “四落”是指数据治理在具体实施中需要关注的四个关键点： 1. 落实数据战略：明确数据作为关键资产的地位，制定符合业务战略的数据规划。 2. 落实组织架构：建立专门的数据治理团队，负责数据的管理、监控和改进。 3. 落实流程制度：制定数据管理流程，确保数据从创建到销毁的每个环节都有明确的操作规范。 4. 落实技术工具：采用先进的数据管理工具和技术，提高数据处理效率和质量。 “八行为”则是数据治理的具体操作步骤： 1. 数据创立：通过数据模型、数据标准和数据质量检查，确保数据在生成时的准确性。 2. 数据使用：利用元数据监控和数据质量检查，保证数据在使用过程中的准确性和合规性。 3. 数据归档：评估归档时机，根据数据类型进行有序归档，以便后续查询和分析。 4. 数据销毁：评估销毁时机，按需安全销毁数据，防止敏感信息泄露。 5. 全生命周期管理：涵盖数据创立、使用、归档和销毁四个阶段，确保数据的有效管理和保护。 6. 技术平台建设：例如，新一代核心系统的云管理平台，实现资源的全生命周期管理和快速服务交付。 7. 云计算应用：在数据中心规划中引入云计算理念，通过虚拟化技术优化资源分配和管理。 8. 自动化与服务编排：利用自动化工具和服务编排技术，提升IT服务响应速度和灵活性。 中国建设银行的数据治理实践是全面且深入的，旨在通过科学的管理方法和先进技术，将数据转化为业务优势，提高银行业务的智能化和数字化水平。