农村合作金融机构数据治理现状及应对措施

■汪瑞军

（甘肃省农村信用社联合社）

引 言

数字化经济的发展与创新，进一步提高了农村合作金融机构数据治理能力。为了能够有效应对环境以及市场变化需求，农村合作金融机构需要逐渐加快数字化的升级与转型，推进农村合作金融机构数据治理建设。目前，随着农村合作金融机构逐渐提高了对数据治理的重视与关注程度，为有序开展数据治理工作提供了重要保障。实际上，通过不断提升农村合作金融机构数据治理能力，能够为农村合作金融机构相关经营活动的开展提供可靠的数据支持，并提高农村合作金融机构相关决策的可行性和科学性。同时，农村合作金融机构加强数据治理能力，可以及时满足农村合作金融机构数据驱动决策的实际需求。因此，在农村合作金融机构发展的过程中，所产生的客户信息及数据等数量较为庞大，需要及时避免数据管理随意或者管理盲目的情况，提高数据管理的统一性和标准性，充分发挥出农村合作金融机构数据的重要价值和关键作用。

1 大数据治理内涵和特点

在农村合作金融机构当前的数据治理过程中，由于受到多方面因素的影响和制约，导致其数据治理还存在一些问题和不足，需要通过大数据技术及手段等，构建标准、完善且科学的数据治理体系，从根本上提升农村合作金融机构数据治理质量。

1.1 大数据治理内涵

农村合作金融机构大数据治理的主要内涵是为了能够进一步提升农村合作金融机构数据质量，并确保相关数据的可获得性以及可靠性，从而构建的完善的数据治理体系以及相关措施，其中包括了从一系列从源数据采集到信息供应的、端到端的大数据管理政策、工作流程和所采取的控制措施，通过部门及人员之间的配合与协作，实现数据的科学化、规范化管理，提高大数据价值。

1.2 大数据治理的特点分析

众所周知，大数据治理的主要特点是处理数量庞大，且处理类型众多，需要充分发挥出大数据治理的作用与优势，为相关工作的开展提供重要保障。

（1）大数据治理主体涉及面广泛，包含了治理内部以及治理外部。实际上，在大数据治理的过程中，不仅包括了内部结构化数据的处理与分析，还包括了引进的各类半结构化以及非结构化的数据信息。大数据治理不仅仅局限于农村合作金融机构，还包括了一些外部数据信息，并从数据源头进行治理，进而根据相关的标准及要求等实现数据的整合与分析。

（2）治理内容更加全面。较传统的数据治理而言，其主要是服务对象是农村合作金融机构的内容数据，而在大数据技术的广泛应用过程中，还包含了外部引进的各类行政信息，具备一定的多样性和广泛性，并能够根据实际情况，针对性地制定出数据治理的方法以及途径。

（3）数据治理方式更为多元化。在传统数据治理的过程中，主要是进行结构化数据的治理和分析，并根据一定的金融模型对其进行处理，主要包括了农村合作金融机构的数据内容。大数据治理的对象更为全面且多样，包括了客户生产、生活等多方面的数据信息。

（4）治理的重点不同。在进行数据治理的时候，需要有专业且统一的数据标准、数据架构以及数据质量管控机制等作为治理前提，从而提高数据治理的水平和质量。在大数据治理的过程中，多会面临一些多元数据源采集以及外部数据引入和转化等问题，需要做好内外兼顾的工作，并把握好工作的重点，实现与北部信息的有机融合。

2 农村合作金融机构开展数据治理的必要性分析

2.1 进一步提升农村合作金融机构的数据应用能力

在大数据技术发展与创新的背景下，农村合作金融机构需要不断提升自身的数据治理能力。对于农村合作金融机构而言，随着市场的变化与发展，所产生的数据信息数量猛增，且呈现出多样化和复杂化的特点，在一定程度上增加了农村合作金融机构数据治理和数据应用的难度。随着农村合作金融机构数据治理的开展与发展，建立了符合农村合作金融机构发展需求的数据系统架构，进一步扩大了农村合作金融机构用户信息访问渠道，增强了农村合作金融机构的数据应用能力。在此基础上，还可以为农村合作金融机构构建系统化、科学化的管理体系打下了坚实的基础保障。

2.2 满足农村合作金融机构金融服务业务创新需求

农村合作金融机构需要积极迎合时代的发展，并根据实际情况，积极作出一些改变和升级。电子银行等的建立与发展，推动了农村合作金融机构与大数据信息技术的有机融合与发展。农村合作金融机构通过开展数据治理工作，可以进一步提升农村合作金融机构内部信息资源的整合与利用率，满足农村合作金融机构服务业务的创新需求，并积极改善农村合作金融机构当前的经营模式。

2.3 实现农村合作金融机构的可持续发展的关键途径

对于农村合作金融机构来说，内部数据信息的数量逐渐增多，为一些工作的开展带来了一些压力和困难。为了能够实现农村合作金融机构的可持续发展，需要加快农村合作金融机构信息化、数字化的建设，提高工作质量和工作能力，将农村合作金融机构相关的数据与其经营管理进行融合，保证各项管理工作的顺利开展，从而构建出科学完善的农村合作金融机构发展体系。

3 农村合作金融机构数据治理存在的问题分析

3.1 人才队伍建设有待强化

为了能够进一步提高农村合作金融机构数据治理能力，需要有专业的人才力量作为支持，从而确保数据治理相关工作的顺利开展。因此，数据治理人才是推动农村合作金融机构数据治理工作开展的重要核心。但是，就目前的农村合作金融机构数据治理工作而言，数据治理人才队伍建设还有加强。农村合作金融机构数据相关工作主要包括了信息技术部下设的数据信息开发部以及计划财务部下设的数据管理中心。由于数据治理人才队伍建设不够完善，导致农村合作金融机构在开展数据治理的过程中缺乏专业的复合型人才，阻碍了相关工作的顺利开展，并降低了农村合作金融机构数据应用水平。

3.2 数据治理管理制度不够完善

一般而言，数据治理管理制度是农村合作金融机构提升数据治理质量的关键基础，也是对数据治理工作顺利开展进行指导和帮助的重要前提。目前，由于数据治理管理制度不够完善，对于农村合作金融机构数据治理造成了一些负面的影响。首先，农村合作金融机构数据治理体系主要是由元数据管理以及农村合作金融机构数据生命周期管理等作为关键内容构成的。为了能够提高农村合作金融机构数据治理的能力，需要对每一个环节的工作进行分析和细化。而数据治理管理制度的不完善，导致农村合作金融机构数据治理相关工作难以顺利开展，且影响到了数据治理工作的全面落实。其次，现有的农村合作金融机构数据业务管理规范性相对较低，尤其是农村合作金融机构数据规划、创建以及利用等多个环节的工作还存在一些问题。数据治理管理制度不够完善，导致对一些工作的开展缺少专业化、规范化的引导，从而降低了农村合作金融机构数据治理的有效性和科学性。

3.3 数据治理文化建设力度相对较低

在开展农村合作金融机构数据治理工作的过程中，数据治理文化建设是至关重要的。数据治理文化的建设与发展不仅能够营造出积极健康的数据应用氛围，还可以在一定程度上引导农村合作金融机构工作人员树立正确的工作责任意识，并加强对数据治理工作的重视程度。而在很多农村合作金融机构中，其数据治理文化建设力度相对较低，导致农村合作金融机构相关人员对于数据治理工作的认知度存在偏差，影响到了农村合作金融机构数据治理工作的顺利开展，也在一定程度上降低了农村合作金融机构的运营及管理水平。

4 农村合作金融机构数据治理优化建议

4.1 强化数据治理人才队伍建设与发展

在农村合作金融机构开展数据治理的过程中，需要加强对数据治理工作的关注与重视，并保证所有数据治理工作人员的综合素质以及专业技能水平符合数据治理的实际需求。首先，农村合作金融机构需要不断强化数据治理人才队伍的建设与发展，积极培养数据治理复合型人才，要求工作人员树立正确的工作责任意识，拥有一定的职业素养，从而推动农村合作金融机构数据治理工作的顺利开展。为了能够确保数据治理人才队伍建设的全面性和有效性，在进行数据治理人才招聘的过程中，需要保证应聘对象的专业性，并确保对方的综合应用能力，为建设高素质的复合型人才队伍提供重要基础。其次，农村合作金融机构需要加强对人才的培养和保护力度，避免人才流失。同时，要根据数据治理人才的专业能力，进行人力资源的合理配置，从根本上提升农村合作金融机构数据治理的能力和质量，推动农村合作金融机构的健康与稳定发展。

4.2 建立并完善数据治理管理制度

农村合作金融机构需要根据自身的实际情况，结合数据治理工作需求，建立并完善数据治理管理制度，为数据治理工作的开展提供重要的保障。农村合作金融机构需要加大探索和创新力度，对数据治理相关工作进行完善和优化，及时明确数据治理的方向以及治理目标，提高数据治理管理制度的可行性和有效性。为了能够充分发挥出农村合作金融机构数据治理管理制度的价值和优势，农村合作金融机构需要就当前业务特点以及实际的发展状况等内容进行分析和研究，编制出合理有效的数据治理管理制度，并符合农村合作金融机构的发展需求。由于区域经济的差异性，在制定数据治理管理制度的过程中，还要根据当地经济发展特色等进行分析，逐步构建农村合作金融机构金融产品服务体系，加强对数据治理各个环节工作的把握与管理，确保农村合作金融机构数据治理相关工作的全面落实，从而提高数据治理的有效性和科学性，积极处理好在治理过程中的问题和不足。

4.3 大数据治理实施路径

由于大数据治理涉及内容相对较多，需要农村合作金融机构多个部门之间的沟通与协调。因此，在农村合作金融机构推进大数据治理的过程中，需要及时掌握好数据治理过程中的重点内容及关键任务，构建全面科学的大数据治理体系，推动农村合作金融机构数据治理工作的顺利开展。

4.3.1 构建科学化的大数据治理机制

农村合作金融机构需要积极构建科学化的大数据治理机制，提高数据治理质量。在农村合作金融机构内部，需要建立多个部门及人员相互衔接治理的工作机制，并将数据治理责任落实到位。在农村合作金融机构中，需要建立大数据质量控制机制，及时掌握数据治理的执行情况，并积极解决好数据治理过程中的问题和不足。同时，农村合作金融机构需要积极设立大数据治理管理部门，并完善数据治理体系，加强农村合作金融机构内部各个部门之间的协调与统一，保证数据治理工作的有序性和全面性。另外，农村合作金融机构通过建立有效的大数据治理体系，优化形成良好的治理工作决策、协调、沟通、监测、评估、考核和提升良性机制，有序地推进大数据治理工作。

4.3.2 确保大数据质量

农村合作金融机构需要建立科学完善的大数据质量管控机制，为数据治理工作的开展提供重要保障。在大数据质量管控机制中，需要有治理体系为核心内容，并以组织架构为关键前提，提升大数据质量管控机制的可行性和有效性，并依照大数据质量管控机制的相关内容，对相关责任主体进行明确，通过对管理模式的创新和完善，逐渐形成“监测—整改—跟踪—评价”的数据质量管理模式，并根据考核机制，对农村合作金融机构各个部门的数据质量管理工作进行考核与评价，将大数据质量管控工作全面落实到位，提高农村合作金融机构数据治理水平，保证数据信息的准确性和全面性，推动农村合作金融机构的可持续发展。

4.3.3 推进智能数据管控

农村合作金融机构需要根据信息化技术发展的情况，合理利用人工智能技术和手段，构建符合农村合作金融机构数据治理的智能化数据管控平台，并积极融入机器学习以及深度学习算法等，从而提高数据治理中数据的特性和价值。同时，在农村合作金融机构积极推进智能化数据管控的过程中，还要加强学习和探究，快速定位数据质量，并保证农村合作金融机构数据质量的管控能力。

5 结 语

综上所述，农村合作金融机构需要加强对数据治理的重视程度，采取合理有效的措施及手段等，进一步增强数据治理能力，为实现农村合作金融机构高质量发展提供关键基础。