数据治理，开始在数据诞生之前

2018年5月21日，《银行业金融机构数据治理指引》出台。要求确保数据治理资源充足配置，明确董事会、监事会和高管层等的职责分工，提出可结合实际情况设立首席数据官。对于数据治理不满足有关法律法规和监管规则要求的银行业金融机构，要求其制定整改方案，责令限期改正；也可依法采取其他相应监管措施及实施行政处罚。

总则第一条提出“提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力”，《指引》的目标就在于这三点，最终目标是最后一点。《指引》意在由监管推动银行数据治理的完善，直接落脚点也在于监管，通过在风险应用领域的价值实现，带动数据治理在银行的完善，最终传导至银行各项经营管理活动。

在企业数据的生命周期中，数据问题大多都是开发阶段直接造成或间接埋下的，把开发环节控制好，就从根本上扼住了数据治理问题的源头。

数据治理的方法论无疑是正确的，然而落地实施确实是多方掣肘的难题。政策流程、工具、监管，只有三管齊下，才能保证有效的执行，缺一不可。

1.开发团队的发布和上线，必须有模型，取代Excel版本的数据字典，Excel数据字典应该是只读，不能作为维护元数据的工具。

2.自动监管起来，保证元数据的更新机制，模型和数据库的一致性。

3.使用建模工具，成系统的推广使用，从习惯上培养数据治理文化和流程。

目前大部分企业在数据治理上还是初级阶段，首先解决存量数据的理解问题，是数据应用的关键。另一方面，针对银监会的监管要求，Datablau推出金融机构监管数据治理一站式解决方案。

Datablau创建于2016年年底，核心创始和研发团队全部来自于原CA erwin，天然具有世界级产品厂商的血缘和水准。依托多年的行业积累和技术沉淀，全面满足企业对于数据治理的客观需求。客户范围已经覆盖到银行、保险、制造业和能源行业等核心领域，成为企业数据治理领域的领导厂商。