数据治理体系下的数据中台实践与发展趋势探究

基于数据治理体系的数据中台实践在近年来成为各行各业关注的热点话题。数据中台作为集方法论、组织和工具于一体的智能大数据体系，旨在帮助企业实现数据的高效管理、商业的快速发展和组织的全面协作。然而，在实践过程中，许多企业都面临着数据基础薄弱、数据标准混乱、数据质量参差不齐、数据孤岛化严重等问题，这些问题严重阻碍了数据的共享和应用，限制了数据的转化价值链条，导致业务需求驱动力不足。 尤其是在证券行业内，由于数据人才匮乏、数据文化不成熟、数据治理内在动力不足等原因，数据治理的应用较为局限，绩效评估标准缺乏，企业很难用"数据化"的方法衡量数据资产的成效，无法像有形资产一样被运营或管理。因此，建立完善的数据治理体系，成为企业数字化转型的关键所在。 在互联网/传统银行业领域，数据中台的发展趋势也呈现出明显特点。例如，2016年阿里巴巴提出的数据中台概念，强调了"快"、"准"、"全"、"通"等特点，为企业提供了智能化的大数据解决方案。2020年华为发布《华为数据之道》，重点阐述了数据治理和数字化运营对于数码转型的重要性，开展了数据治理与数字化转型的方法论、工具和咨询等业务研究。 而在银行业方面，政策的逐步完善也推动了数据治理体系的发展。银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，在银行行业推广数据治理理念的同时，建信金科为中国银行开展了《企业级架构模型设计项目》，为中国银行数字化转型和数据治理奠定基础。2020年5月9日，银保监会也发布了一系列措施，进一步推动银行业数据治理的发展。 综上所述，基于数据治理体系的数据中台实践已逐渐成为企业数字化转型的重要手段。通过建立健全的数据治理体系，整合数据资源，提高数据质量，并结合先进的智能化技术，企业能够更好地实现数据资产的管理和应用，推动业务发展，提升竞争力。随着政策的不断完善和行业经验的积累，相信数据中台的实践在未来会迎来更广阔的发展空间，为企业的可持续发展注入新的活力。