银行数据管理办法

本文详细介绍了银行数据管理的组织架构、职责分工、管理流程,包括企业数据架构、数据标准、数据质量、主数据、元数据和数据安全等方面的管理。通过明确的管理层次,确保数据的完整性、可用性和安全性,提升数据在业务决策中的价值。数据标准管理旨在提升数据质量和业务效率,而主数据管理则强调业务驱动和数据唯一性。整个数据管理体系旨在构建高效、协同的数据管理环境,服务于银行的业务发展和创新。


最近有很多读者朋友问我数据治理的管理制度怎么写,有没有可参考的文档?今天分享的这篇文章《银行数据管理办法》是一个非常典型的数据治理相关的制度文件。该办法规定了数据管理的组织与职责、职能范围、流程,是各个分项数据管理办法的基本法,本文可作为模板供大家制定企业数据管理办法时参考!


第一章  总则

第一条  为了提高我行经营管理的信息化水平,贯彻执行数据管理体系规划,规范数据管理和具体实施流程,加强各级经营管理机构的数据管理和应用能力,树立和发挥数据的资产价值,特制定本办法。
第二条  本办法适用于我行企业数据架构管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据基础平台管理、数据应用以及数据需求与规划管理共十项数据管理领域的管理活动。
第三条 本办法所指数据是在我行经营管理和日常操作中通过计算机系统形成和存储的数据,可以分为内部数据和外部数据,内部数据指我行业务运营管理过程中产生的数据,外部数据指从我行以外的来源取得的数据。
第四条 我行数据管理体系建设的总体方针如下:</

银行数据标准管理是确保金融机构在数据治理过程中实现数据一致性、准确性、安全性和可用性的关键环节。针对银行数据标准管理,相关政策和办法通常涵盖以下核心内容: - 数据标准管理应作为企业数据管理的重要组成部分,通过实施各项标准管理措施,包括数据模型标准管理、命名与编码标准、分类与组织标准、数据质量标准管理、数据安全标准管理、存储与访问标准、集成与交换标准以及数据标准培训推广等,以确保数据的准确性、一致性、可用性和安全性[^3]。 - 银行保险机构应当按照国家数据安全与发展政策要求,根据自身发展战略,制定数据安全保护策略,并明确数据安全管理责任分工,建立覆盖数据处理全生命周期的管控机制,落实相关保护措施。同时,对于数据外部引入或合作共享、数据出境等情况,应制定具体的安全管理实施细则[^1]。 - 商业银行在数据资产管理体系建设中,需建立完善的数据治理体系,包括数据标准化、数据质量管理及数据安全管理等内容,以确保数据资产管理的合规性和有效性。例如,浦发银行通过实施严格的数据治理政策和流程,实现了高水平的合规性与透明度,提升了数据资产管理的整体水平[^2]。 - 数据标准管理还应与数据架构管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据基础平台管理、数据应用以及数据需求与规划管理等共同构成银行数据管理的完整体系,适用于所有相关的管理活动[^4]。 ### 数据标准管理的具体实施建议 为了有效执行数据标准管理,银行可以采取以下具体措施: 1. **制定全面的数据标准管理方案**:基于企业实际需求,设计符合业务目标的数据标准管理框架,涵盖数据模型、命名规则、分类方法、质量指标、安全控制等方面的内容。 2. **强化数据安全标准管理**:结合《银行保险机构数据安全管理办法》的要求,明确数据安全策略和管理责任,特别是在数据跨境传输、外部共享等场景下,细化安全管理细则。 3. **推动数据治理体系建设**:如浦发银行的经验所示,构建涵盖数据标准化、质量控制和安全管理在内的治理体系,有助于提升整体数据管理水平和合规能力。 4. **持续优化与培训推广**:数据标准管理不是一次性任务,而是需要持续优化的过程。此外,还需通过培训和推广活动,提高员工对数据标准的理解和执行力。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python脚本,用于验证数据命名是否符合预设的标准(如前缀、后缀、长度等): ```python def validate_data_naming(name, prefix, suffix, min_length, max_length): if not name.startswith(prefix): return False, f"Name must start with '{prefix}'" if not name.endswith(suffix): return False, f"Name must end with '{suffix}'" if not (min_length <= len(name) <= max_length): return False, f"Name length must be between {min_length} and {max_length}" return True, "Name is valid" # 示例调用 result, message = validate_data_naming("customer_123", "cust", "_123", 8, 15) print(message) ```
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