数据管控平台建设实践：标准与治理策略解析

数据管控平台建设是现代企业数字化转型的关键环节，特别是在金融行业中，随着大数据和人工智能的快速发展，对数据质量和治理的需求日益迫切。本文基于2018年6月《金融电子化》期刊上恩核数据的相关实践分享，深入探讨了数据管控平台的构建思路和关键要素。 首先，从业务角度出发，文章介绍了EnHeData的数据管控体系，强调了数据在零售业务、对公业务、交易银行、风险管理等多方面的应用，涵盖了数据采集、整合、分析和展示的全过程。例如，零售业务通过数据字典管理、客户行为分析、精准营销等功能提升客户体验；对公业务则借助贡献度视图和企业客户关系图谱进行深度洞察；交易银行则依赖交易规模分析和风险预警来进行决策支持。 数据管控平台的核心组成部分包括数据治理体系、数据模型设计、标准管理和质量控制。数据治理体系类比于水管系统，强调数据就像水流，只有通过标准化的管道和严格的管控，才能确保数据的质量。数据模型管理涉及数据模型设计，如同设计管道，使得数据能够顺畅流动；数据标准管理则是确保数据一致性和可理解性的关键，类似于古代秦朝统一度量衡，体现了数据标准在系统建设中的决定性作用。 政策层面，文章提到了《数据管理能力成熟度评估模型》、《银行业金融机构数据治理指引》以及《数据治理规范》等政策导向，强调了数据治理在政策环境下的必要性和重要性。数据治理不仅仅是技术问题，更是战略层面的决策，它关乎企业的竞争力和合规性，是实现数字化转型和数据驱动业务增长的基础。 此外，数据治理工作还涉及到数据采集、内外部数据融合、BI和AI分析，以及风险管理和反欺诈等风险管理措施。例如，通过实时运营风险监测和人脸识别系统，可以提升运营效率和安全性。同时，数据地图和全局搜索功能提供了数据分析和决策支持的可视化工具，帮助管理人员洞察全局，做出智能决策。 总结来说，数据管控平台建设是一个全面且系统的工程，涵盖了数据治理的方方面面，从数据采集到处理，再到应用和监控，都需要建立统一的标准和管理体系。通过实施有效的数据治理策略，企业能够提升数据质量，增强决策能力，推动业务创新，实现数字化转型的长远目标。