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    江西省联社:数据治理实践

    来源:中国电子银行网 2022-05-10 17:33:15 江西省联社 数据治理
         来源:中国电子银行网     2022-05-10 17:33:15

    核心提示项目周期内,在全行范围内建立了自上而下的数据治理组织架构,制定了一系列的数据管理相关制度,为数据治理各项活动提供了强有力的组织保障。

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    案例名称

    江西省联社数据治理实践

    案例简介

    为解决数字化转型发展瓶颈,构建高质量发展的新动力源,从2019年开始,江西省联社以“夯实数据基础,提升数据质量,深化数据应用”为目标,持续实施数据治理项目。项目周期内,在全行范围内建立了自上而下的数据治理组织架构,制定了一系列的数据管理相关制度,为数据治理各项活动提供了强有力的组织保障;制定数据标准,夯实数据基础;开展专项治理,提升数据质量;搭建数据管控平台,提升数据治理工作自动化程度。同时,在数据应用方面积极推进,提升了监管报送自动取数率,并以零售业务管理平台为抓手,释放数据治理价值,取得一定成效,实现了江西省联社数据治理从无到有,从有到优的转变,为推进数字化转型打下坚实基础。

    创新技术/模式应用

    “兵马未动,架构先行”,江西省联社数据治理采取了“1+X联邦制”的组织架构模式,以省联社领导及相关部门负责人组成的数据治理委员会作为决策管理层,负责各数据治理领域重大事项的审议及监督评价;在委员会下设立数据治理办公室作为组织协调层,负责牵头数据治理各领域工作的开展;省联社相关部门和辖内各成员行作为数据治理的工作执行层,设立专职的数据治理综合岗,负责数据治理各项工作的具体落实。通过建立自上而下、协调一致的数据治理体系,明确相关方工作职责,为数据治理有序推进提供强大的组织保障。

    “工欲善其事,必先利其器”,项目期内江西省联社搭建了数据管控平台作为数据治理工具,实现了对元数据、数据标准、数据质量的全方位管理,具有元数据血缘分析、标准落标检查、数据质量检核等功能,可以将数据治理中的多种任务线上化、流程化,减少了繁复人工操作,极大便利了数据治理相关领域的各种类型任务。同时,为充分释放数据治理价值,建设了零售业务管理平台,搭建了数据集市,形成客户标签体系,构建了大数据分析模型,赋能经营管理和业务拓展,打造互联网时代零售服务内生增力,充分发挥数据价值。

    “车同轨,书同文”是一个组织内部对其所管理数据的最基本的要求,在项目周期内,江西省联社制定了一批基础数据标准和指标标准,为行内数据提供了一套可遵循的统一规范。制定数据标准能从根本上消除业务数据项同名不同义、同义不同值的现象,大幅提升数据的可信度和准确度。同时,在系统开发流程中增加了落标评审、落标检核节点,任何系统在开发时必须严格参照数据标准设计库表字段,且开发完成后通过落标检核方可上线,最大限度地避免了标准仅停留在纸上的局面,保证标准在系统开发中能落到实处。

    项目效果评估

    (一)数据文化

    数据治理项目针对行内员工的不同层级、不同条线,建立了多层次的数据治理课程体系,课程从实际工作出发,对数据治理的战略、理念、细分领域、实际操作等做出了针对性的讲解,帮助员工深入理解数据治理。通过将课程完成情况纳入到考核当中,建立起数据文化建设和绩效考核相结合的正向反馈机制。目前,行内数据文化建设已初见成效,一股前所未有的人人用数风潮正在兴起。

    (二)数据标准

    江西省联社已建立了一千三百余个数据标准,涵盖客户、产品、事件、协议等主题。通过建立数据标准,实施标准落地线上管控,信息系统的开发建设实现了数据库表层面的统一语言,数据一致性从源头得到了保证,在很大程度上减少了系统与系统之间数据交互的转换和加工过程,为消除数据流动的樊篱,打破数据孤岛奠定了坚实的基础。

    (三)数据质量

    数据治理项目建立了数据质量闭环治理机制,主要解决“是不是问题”“谁的问题”“谁来整改”“如何良性循环”等问题,形成数据管控长效机制,推动问题标本兼治,并以监管报送为切入点,结合行内长期存在的痛点、难点,有针对性地开展客户信息质量提升、监管报送自动取数率提升、监管报送质量提升等各类专项治理,数据质量得到有效提升,为监管报送、数据应用提供良好的数据基础。同时,根据质量提升过程中发现的问题,持续完善质量检核规则,充分应用数据管控平台,开展质量问题检核,不断提升主动发现、治理数据质量问题的能力。

    (四)数据安全

    项目周期内江西省联社通过多种手段,强化了数据安全基础,提高了员工数据安全意识,规范了员工数据使用行为,提高了信息网络对DDOS攻击防护能力。通过推广实施信息安全平台,对员工和驻场外包人员内外网终端开展敏感数据监测,建立了对数据风险点“实时发现,实时处置”的能力,为数据安全增添了一道有力的保障。

    (五)数据应用

    项目周期内在数据应用方面积极推进,以建设零售业务管理平台为抓手,充分释放数据治理价值。零售业务管理平台,从经营决策角度,提供零售业务相关指标展示,便于管理层快捷、直观地了解信息,制定经营策略;从数据赋能角度,整合CRM系统客户信息,构建客户集市,提供客户细分和客群筛选功能,让营销人员快速识别目标客群,进行精准营销;从客户洞察角度,引入客户行为数据,为充分了解客户偏好、金融产品线上化等奠定基础。此外,还建立了客户分层、生命周期管理、定期存款流失预警三类数据应用模型,为精准营销、产品创新,提升服务等提供数据基础,逐步形成数据驱动业务的经营管理模式。

    项目牵头人

    舒洁 运营管理服务中心副总经理

    项目团队成员

    吴婷、周斌、涂贵娟、古璇、陈星宇、彭兆蚺、吴芸、严素梅、王必成、郑云飞、黎瑞

    责任编辑:韩希宇

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