金融银行数据治理体系详细方案

数据治理体系建设投标方案

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目录

1.对本项目的理解.........................................4

1.1.对本项目需求的理解.................................4

1.1.1.落实大数据环境对数据治理的要求................4

1.1.2.满足监管机构对数据治理的要求.................4

1.1.3.对项目需求的初步解读.........................5

1.2.本项目成功的关键要素...............................6

1.3.本项目对全行发展的价值.............................8

1.3.1.从业务的角度..................................8

1.3.2.从数据管理的角度.............................9

1.3.3.从信息科技的角度.............................9

2.项目解决方案详述......................................11

2.1.企业信息管理框架..................................11

2.1.1.企业数据管理解决方案体系综述................11

2.2.数据治理体系规划方案..............................19

2.2.1.数据治理体系规划总体框架....................19

2.2.2.数据治理体系现状分析........................21

2.2.3.数据治理体系设计规划........................35

2.2.4.数据治理实施路径规划........................44

2.2.5.数据治理制度体系设计........................46

2.3.数据标准管理方案..................................53

2.3.1.数据标准与各领域的关系......................53

2.3.2.数据标准管理框架............................55

2.3.3.数据标准管理组织............................58

1

2.3.4.数据标准管现流程............................60

2.3.5.数据标准管理制度............................63

2.3.6.数据标准编制.................................66

2.3.7.数据标准实施................................103

2.3.8.数据标准管理系统业务需求说明...............114

2.4.数据质量管理方案.................................115

2.4.1.数据质量管理框架...........................115

2.4.2.数据质量与各领域的关系.....................117

2.4.3.数据质量管理组织...........................119

2.4.4.数据质量管理流程...........................121

2.4.5.数据质量管现制度...........................127

2.4.6.数据质量检验方案...........................131

2.4.7.数据质量提升方案...........................141

2.4.8.数据质量管理平台方案.......................155

2.5.数据架构规划.....................................158

2.5.1.数据仓库规划................................158

2.5.2.大数据与数据仓库的整合架构规划.............163

2.5.3.实现数据仓库的基础设施架构规划.............169

3.项目实施方案..........................................172

3.1.实施计划及进度安排..............................172

3.2.项目组织与人员构成..............................173

3.2.1.项目领导小组................................174

3.2.2.项目管理组..................................174

3.2.3.技术支持组..................................175

3.2.4.项目实施小组................................176

3.3.项目工作产品及最终交付物........................177

2

3.4.项目风险与应对建议..............................178

3.4.1.项目进度风险与规避措施.....................178

3.4.2.跨项目组协调风险与规避措施.................178

3.4.3.需求变更风险与规避措施.....................179

4.知识转移及培训方案...................................181

4.1.知识转移.........................................181

4.2.培训.............................................183

4.2.1.培训方式....................................184

4.2.2.培训手段....................................184

4.2.3.培训计划....................................185

5.XX项目管理办法.....................................187

5.1.综述.............................................187

5.2.项目管理方法.....................................188

5.2.1.项目范围管理................................190

5.2.2.项目沟通管理................................192

5.2.3.项目进度管理................................194

5.2.4.项目风险管理................................196

5.2.5.项目质量管理................................200

5.2.6.项目问题管理................................205

5.2.7.项目会议管理................................206

5.2.8.项目文档管理................................207

5.2.9.项目变更管理................................211

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1.对本项目的理解

1.1.对本项目需求的理解

1.1.1.落实大数据环境对数据治理的要求

随着大数据时代的来临，数据资产已成为银行的重要生产要

素，在客户服务创新、风险管理、绩效管理、财务管理等各方面工

作中发挥着越来越关键的作用。如何管理好数据、应用好数据、挖

掘数据价值，已成为一个现代银行加快业务创新、提高精细化管理

和科学决策水平的最重要、最迫切的基础工作之一。发挥数据的最

大价值依赖于人员、流程、制度、技术的支持，通过数据资产的管

理来提升数据质量、保障数据安全、促进应用效率，从而降低大量

数据资产导致的各项管理成本，以实现数据驱动业务发展的目标。

1.1.2.满足监管机构对数据治理的要求

根据国际监管动态及趋势，巴塞尔委员会最新发布的“风险数

据整合及风险报告原则”中明确要求全球系统重要性银行必须在

2013年做好数据管理自评估的准备。其他商业银行也应以此为信

号，开展数据治理及营运模式的评估并持续完善。

从国内的监管要求及实施动态看，随着银监会非现场监管信息

系统和客户风险统计信息系统不断完善，数据及时性和全面性基本

可以保证，但在准确性上存在较大差距。为此，中国银监会2011

年发布《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》对数据管理

4

的良好标准，从组织机构及人员、系统保障及数据标准、数据治理

制度建设、数据质量监控检查与评价、数据的报送应用和存储，做

出明确规定和要求。

1.1.3.对项目普求的初步解读

大数据环境和内外监管机构都对银行的数据组织、数据管控机

制、数据标准、数据质量等相关数据管理主题提出了一系列要求。

目前，在数据治理工作、数据标准及数据质量的差距包括：

•未制定全行级的数据治理机制，缺乏数据管理政策未建立明确

的数据管理组织；

•尚未发布全行统一的数据标准，没有跨业务条线的数据统一定

义；

•未制定全行级的数据质量管控机制。

XX认为，数据治理的实质在于“业务先导、管理驱动、技术

支撑”。管理是其中的核心与基础，业务、管理与技术的互动是盘活

整个数据体系的关键因素。借助EDM等管理与分析工具，可对数

据治理工作的现状有深入的了解，并可以借此发现全行数据管理的

发展重点，为全行数据治理工作奠定坚实的基础。通过数据管理机

制的建设，从数据管理组织和制度上为数据治理工作提供管理保

障，实现数据治理工作的持久化。借助数据标准化工作，相继统一

全行客户、资产、机构、产品、协议、交易、渠道、财务、营销主

题的信息项的定义，进一步规范业务操作与IT的系统建设，并通过

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数据质量体系的建设，实现全行数据质量的整体提升。

1.2.本项目成功的关键要素

关键成功因素一：数据标准是银行建立数据应用的基础，如何

让全行各级人员认识到数据标准对业务支持的价值，使他们能

看到数据标准对他们工作的重要性并参与到数据标准相关工作

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