构建金融大数据标准体系的意义和目标

随着政府职能的逐步简政放权，标准作为辅助行业管理、规范行业发展、形成规模化效应的重要手段，将在社会治理体系中发挥更重要的作用。为顺应形势发展，需要建立一套完备的标准体系，为金融行业实施大数据战略保驾护航。

1.服务于金融监管和金融基础设施建设标准体

从“三个统筹”的监管要求看，在监管层面制定全行业统一的标准和规制，使金融机构、金融控股公司对各类业务范围的界定、业务数据的报送口径形成统一的理解，有利于消除信息壁垒，推动数据共享和业务协同。在统一标准的基础上，开展金融业综合统计等金融基础设施建设，汇集全行业、全口径、全生命周期的业务数据，运用大数据技术加以深度分析挖掘，能更加准确地把握金融市场整体运行和风险情况，为宏观决策做好数据支撑。

2.指导金融机构实‍施数据治理

为了更好地实现数据综合利用、发挥数据价值，不论是中央银行，还是金融机构，都需要在机构内部建立一套权责清晰的治理机制。有效的治理机制不仅需要IT部门的介入，更需要业务部门的支持和参与，还需要设立专门的数据管理部门，建立跨部门的数据治理流程，从根本上消除数据孤岛、实现共享整合，将数据转换成为有价值的信息，让业务部门更加信任数据，主动地参与到治理过程中并从中获益。

3.规范新技术在金融行业的应用

‍金融行业对数据安全和业务连续性保障的要求通常要高于其他行业，云计算、大数据等新技术在金融行业应用要稳妥推进，确保安全可控，符合金融行业的要求。通过开展大数据技术标准体系和质量保障体系建设，有助于推动和促进国内大数据软硬件产品发展，进一步完善大数据产业链。

如何做好数据标准管理呢？

接下来就以亿信华辰睿治数据治理平台中的数据标准功能模块为参考来简述我们到底该如何去做好数据质量的把控，让我们做到“先治理，避免污染”。主要从两个方面来简述，一是数据标准的建立；二是数据标准的落地及管控。

数据标准监控

数据标准管理

数据标准落地评估查询

提前做好数据的规范以及数据管理的规范可以有效的解决大部分数据问题，睿治数据标准提供标准发现的功能，可以快速的发现哪些字段是需要建立标准的，标准管理员可以自行进行比对和判断，是否建立该标准，然后经过不同的业务部门的评审和会签，既是对新建标准的合法性和权威性的认定，也是对各业务部门数据管理员的一次通知，进而不断地去修正不符合标准的数据，提升元数据质量。业务系统的数据管理员也可以根据监管需要或者业务需要来申请新的数据标准，通过这样两种不同的角色、不同的方式来不断完善数据标准体系。

另外除了不断完善标准体系，还会定期地做元数据的标准覆盖率分析，定期出元数据的标准覆盖率分析报告，对于不达标的系统可以通过灵活的工作流催办，提升元数据的标准覆盖率。除了标准覆盖率分析，还会进行数据标准的落地评估，定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报，不能让辛苦建好的数据标准成了摆设。

双管齐下，不仅建立完善的数据标准体系，还得用好数据标准，不能让数据标准文档成为一纸空谈。形成完整的数据标准管理流程，将数据标准的建立前置，而不是等到出现数据质量问题才回头发现是因为某些元数据不符合数据标准导致的，从而避免总是先污染后治理。

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