案例名稱

億聯銀行數據治理項目

案例簡介

為實現“高質量、高標準、高協同”的目標，切實發揮數據價值的核心理念，億聯銀行開展數據治理項目的實施。從全行進行統籌管理并協調人員、流程及技術等要素，從數據制度管理體系建設、業務數據集市建設、監管報送數據質量提升、數據工單處理轉化、數據架構和數據系統服務能力提升等方面進行。使得億聯銀行全行能將數據作為企業的重要資產從而更為有效地利用，實現數據價值的核心理念。

創新技術/模式應用

為實現“高質量、高標準、高協同”的目標，切實發揮數據價值的核心理念，億聯銀行通過數據治理項目方法論的實施。

億聯銀行數據治理項目方法論通過自底向上的方式進行五步驟實施。一、以制度流程為整體項目的底座基礎，夯實我行管控機制、流程及規范；二、以數據模型建設為導向，優化我行數據架構體系；三、通過數據標準的實施，實現我行數據的統一運營管理；四、構建數據質量的檢核機制，搭配數據質量的支撐工具實施，形成數據質量事中監控及事后治理的整體規范流程完善我行數據質量管理；五、通過數據應用實現數據價值，在數據治理的基礎之上形成全行業務、科技協同的機制，搭配數據應用達到數據價值化的最終目標。

一、高協同

數據治理作為業務、管理、科技三位一體的系統工程，億聯銀行數據治理項目通過三方面打造了高協同組織。

1. 組織成立了一支橫跨全行前中臺部門的人員的項目團隊，進行全方位協同工作。

2. 項目組創新式的建立了業務條線數據管理員機制，打造了一只即懂業務又懂數據的骨干業務團。通過內部培養機制、賦能管理職責等機制方案，讓團隊人員具備數據分析能力、業務條線數據化決策支撐能力。

3. 重新打造流程及完善管理制度，通過管理機制的打通及流程再造，減少數據管理的部門間壁壘，形成多方的協同機制。

二、高質量

提升數據質量是數據治理的關鍵任務，在億聯銀行快速發展期間，數據形成了大規模增長趨勢，伴隨而來的也是相對數量的數據質量問題。本次數據治理項目以監管報送為抓手，加強數據架構規范性管理，改善應用系統間數據一致性問題和數據質量問題，通過數據質量事后檢查機制進一步返哺數據質量體系的完善，通過上述實施的方法論改善億聯銀行的數據質量問題。

三、高標準

通過數據標準的標準實施打造高標準的數據要素。建立指標開發管理平臺，形成全行指標類數據標準，根據相關行業標準形成億聯銀行自由體系的協議、當事人、產品等主題的數據類數據標準，為數據治理項目提供依據和根本。

項目效果評估

數據治理項目為億聯銀行整體數據管理搭建了一整套體系，形成了一支具有十余人的業務條線數據管理員團隊，打通了業務與業務間的橋梁。通過管理制度及流程改造等方式，依托行內專業人員結合行內實際情況形成了數據管理、數據標準、數據質量等一系列管理制度，并結合業務條線數據管理員的形成再造了數據需求流程及數據工單等流程，保證了數據管理的頂層意志真正落地。

通過數據架構的完善及數據質量管理的實施，億聯銀行以業務為導向，從業務角度梳理業務，重構數據模型的建設。通過體系化建模從源頭消除“煙囪式”開發，提升數據質量。另外通過監管報送專項數據質量治理，從源頭改善數據質量問題，提升監管報送的自動率，并且改善了監管報送的數據質量問題。

為完善數據標準的建設，建立了指標管理平臺，實現指標口徑的管理歸口。依托業務條線數據管理員的專業化能力，以部門為維度管理全行的業務指標口徑，形成了150余項的指標項，并依托指標平臺的建設及通過指標在BI報表平臺及監管報送等數據應用的落地實施，實現全行業務口徑的統一及指標標準的規范化建設。

項目牽頭人

李樹峰 行長助理兼首席信息官

項目團隊成員

楊梅、張世杰、張云玲、蘆山、盧秀紅、徐楠、任磊、樊海瑞、孫斌方、賈繼彬、黃新、趙彬、蒙曉慶、李雙鶴、王聰、劉雪嬌、龍玥、常昊、郭鑫、黃威、王少龍

責任編輯：韓希宇