大數據時代的商業銀行數據治理

安強

作為我國的重要經濟組織，商業銀行的各項信息數據所涉及的范圍十分廣泛，數據信息內容十分復雜。而要推動商業銀行的有序發展，就需要滿足大數據時代下的重要特征，利用數據信息的分析和處理功能，通過信息的分析和數據的處理來了解銀行的發展方向以及發展模式，從而更好地進行規劃與預期工作設計。可以說，大數據時代下的銀行數據治理工作對銀行的發展具有重要的意義，因此有必要做好銀行數據治理工作。基于此，本文將分析大數據時代下商業銀行數據治理工作的不足之處，并提出解決數據這個工作問題的有效措施，以此供各界相關人士進行交流參考。

科學技術的不斷發展使我國進入了信息社會，主要體現在計算機信息數據成了輔助我國各行各業進行運行的重要工具。大數據時代下，數據已經成為各項工作的重要組成因素，更多的商業活動需要參考數據信息進行，以提高活動的運行質量和效率。商業銀行作為我國的重要經濟組織，其發展影響著社會的發展，與人們的經濟生活息息相關。而要提高商業銀行的發展程度，有必要時刻了解時代的發展方向，推動商業銀行的不斷革新發展。這就需要提高商業銀行的數據治理工作效率，運用實際數據了解發展狀況，推動銀行的實際發展。

商業銀行數據治理中的不足之處

商業銀行數據治理的定義不明確

在我國商業銀行的數據處理工作中，無法準確定義商業銀行數據治理工作成了一個比較突出且嚴重的問題，影響著商業銀行的數據治理質量。具體表現在商業銀行的業務系統不能準確地分析關鍵業務和次要業務的關系，混淆主次數據信息。這一問題出現的原因是，商業銀行進行工作時，將業務的主要目標制定為滿足客戶的需求，這使數據管理人員容易忽略業務中的一些重要數據信息，使該業務出現較多的不充分、不確定因素，提高了商業銀行數據治理的難度。

數據信息異常狀況頻發

在大數據時代下，商業銀行的數據治理運用了信息技術功能，這提高了銀行的工作效率，但也使銀行出現了一些新的問題。比較明顯的是在商業銀行所運用的業務系統和數據系統中，由于操作或者是技術原因而導致的一些信息和數據異常狀況，很可能是因為在進行數據的輸入時，由于格式錯誤或者輸入的方法不正確而導致出現的信息異常。如果這些問題沒有得到及時的解決，很容易使銀行的數據處理工作質量下降。

完善商業銀行數據治理的對策措施

建立完善的數據標準體系

隨著我國經濟的不斷發展，商業銀行的發展趨勢也越來越好，這就使商業銀行的具體業務更加豐富多彩，所涉及的產品和信息也越來越多。在這樣的發展形勢下，我國的商業銀行所涉及的數據將會越來越復雜。就此而言，在商業銀行進行數據治理問題的研究和實踐，對商業銀行的發展具有一定的意義。

在大數據背景下，科學技術以及信息技術的不斷發展，對實現商業銀行信息化數據治理以及數據問題的解決有著重要作用，但為了更好地進行數據治理，有必要完善基礎設施，而要完善的數據標準體系則是其中比較重要的一項工作。在當代的商業銀行數據中，更多的是涉及各種金融產品和金融類型的條約、合約等數據，這就需要銀行的技術管理部門和數據管理部門根據這一些商品的體系和類型。建設標準的相關體系，以便在進行產品的溝通合作時，能夠有所參考、有所記錄。

例如，可以運用信息技術建立相關的商業銀行數據系統，在這個信息系統中明確分類商業產品標準、帳戶合約標準等類型，協助商業銀行數據管理部門運用大數據功能對信息進行有效分類。并制定相對應的規范使用參考體系，招商銀行中的數據按照具體類型和標準規范起來，奠定商業銀行數據治理的工作基礎，提高數據治理工作的秩序性。

制定科學合理的數據處理標準流程

商業銀行的發展能影響到我國社會的經濟發展，其數據管理和數據問題都能體現出我國人民的經濟情況，因此，商業銀行的數據管理對社會發展和我國的經濟發展具有重要的意義。而商業銀行中的數據問題也因為經濟本身性質而變得復雜，這使商業銀行中的數據處理工作相對來說有一定的難度。為了更好地對商業銀行的數據進行處理，往往會將數據處理工作分為許多個環節，這是為了避免在進行數據治理時出現誤差，減少一些不必要的經濟損失，得出科學而準確的數據，使相關人員能夠更好地根據這些數據分析銀行的經濟發展狀況。

大數據背景之下，利用計算機信息數據處理功能進行商業銀行的信息數據處理，有效地提高了數據處理能力。為使工作更加有質量、更有秩序，要制定數據處理標準流程，通過更加嚴格的管理、使順序處理工作期間出現的誤差能夠得到有效減少，提高商業銀行的數據處理質量。例如，在進行一個商業銀行數據處理的工作流程制定時，要根據相關數據處理的特點和性能進行工作處理流程的分配。可以根據數據的結構問題分析數據具體需要運用結構化、非結構化還是其他類型進行處理。這樣的數據處理工作標準能夠使數據在處理時有效地針對容易出現問題的環節，減少數據處理過程中出現的一些細節性問題，并提高了商業銀行數據處理工作的準確性和規劃性。

做好預測性數據處理質量規劃

為提高商業銀行的數據處理工作質量，應該要做到有效完成銀行數據處理工作。預測性的數據處理質量規劃對數據處理的質量具有重要影響作用，能夠使人們在預測的過程中有效了解商業銀行數據處理的大概過程，從而實施相關的工作，使商業銀行的數據處理工作部門在進行數據處理的過程中，有效地應對一些突發性的問題并及時得出解決方案。做好預測性的數據處理規劃工作要在商業銀行的數據管理業務實踐中，在進行數據管理的過程中運用大數據系統有效收納商業銀行的數據，并在保證系統安全下，運用大數據信息處理能力，對數據的質量進行統一的分析和規范，從而計算出數據的具體處理方法。

例如，根據大數據對商業銀行的信息數據分析功能得出實際的數據發現信息，相關信息處理人員根據這些信息對數據的實際發展狀況和處理狀況進行預測分析，并運用大數據的模擬功能對信息進行預估，使在進行處理工作時遇到的一些問題能夠及時發現，并具有相對的應對方式。要注意，在進行預測性的數據處理質量規劃之前，要嚴格按照數據質量規劃的具體標準和體系進行。如果有新的規劃和體系，則要立刻改變預測規劃，保障規劃的準確性、科學性以及有效性，使數據處理質量規劃能夠對商業銀行的數據處理工作具有重要的輔助作用。

制定有效的數據質量評估機制

為了保證商業銀行的數據處理工作質量，建立有效的數據質量評估機制具有重要意義。這能夠幫助商業銀行的工作人員更加具有責任心和積極性，也能使商業銀行的數據處理工作更加有效。而制定數據質量評估機制就要根據商業銀行的具體發展狀況來看，從而保障蘋果機制能夠符合商業銀行的數據處理實際工作運用，突出評估工作的重要性。例如，在商業銀行制定相關的數據質量評估機制時，要參考以往的數據管理工作模式、管理經驗；并根據以前的銀行數據內容分析，得出質量評估的具體內容；制定數據質量評估的標準，保證評估工作的準確性。要注意使評估機制更加有效準確，要從商業銀行的實際數據處理工作出發，滿足商業銀行的數據處理工作要求。

結 語

總的看來，在當今這個信息時代、大數據時代，商業銀行要想有效地提高銀行信息數據處理質量和效率，有必要做好數據處理信息化工作，通過利用計算機信息的數據處理功能，使信息處理更加具有準確性、實效性。并處理商業銀行在這里的整個過程中的一些難以解決的問題，使這一些題無法影響商業銀行重要數據的使用，推動商業銀行的實際數據處理工作進展。就目前而言，我國商業銀行在數據治理方面的信息化工作還有待改進，相關管理人員和信息技術人員應該積極地去對大數據時代下的商業銀行數據治理工作進行研究，發現更多的技術問題和管理問題并加以解決，使商業銀行數據治理工作更具有實際意義。

（中國農業銀行股份有限公司青島黃島支行）