3 數據中臺之“整”，難點在于數據治理
“整”，漢語對整的解釋非常多，《后漢書·張衡傳》中有云“整法度”，即整頓法度，所以整字，有整頓、整治、治理等意思，在這里，我們取的也是“整”字，整頓、整治、治理之義。

數據治理是數據資產管理中必不可少的一部分。數據治理興起于上世紀90年代，但是縱觀中國整個發展史，每一次朝代的更替，都是一次數據治理的過程，最近的，清政府入關，“留頭不留發、留發不留頭”，這就是一場數據治理。再往前，最早的，秦滅六國，始皇帝統一度量衡、焚書坑儒，車同軌、書同文是中國歷史上最為徹底的一次數據治理。因此，我們中國人對于數據治理的概念向來不陌生。

1、找差距、定計劃

數據治理是一個持久戰，是一個持續性的工作；我們需要根據自身所處的現狀，來制定近期、中期、長期的戰略計劃，在整體戰略規劃中，采取急用先行。

了解近期以及中長期在業務和技術上的策略及目標，特別是與數據治理相關的信息；通過訪談、調研等方式，在內部營造數據治理的氛圍、人相關人員在數據治理目標及價值方面達成普遍共識。

根據現實存在的差距與計劃，制定符合自身的數據規劃。

2、書同文、車同軌：定標準

金融企業的數據標準一般以業界標準為基礎，如國家標準、監管機構（如國家統計局、中國人民銀行、工信部）制定的標準，結合本身實際情況對數據進行規范化，一般會包括分類、格式、編碼規則、字典值等內容。良好的數據標準體系有助于金融企業數據的共享、交互和應用，可以減少不同系統間數據轉換的工作。數據標準的制定，要適應業務和技術的發展要求，優先解決普遍的、急需的問題。數據標準由業務、技術、權限等內容構成：

業務：明確所屬的業務主題以及業務概念，包括業務使用上的規則以及標準的相關來源等。對于代碼類標準，還會進一步明確編碼規則以及相關的代碼內容，以達到定義統一、口徑統一、名稱統一、參照統一以及來源統一的目的，進而形成一套一致、規范、開放和共享的業務標準數據。技術：描述數據類型、數據格式、數據長度以及來源系統等技術屬性，從而能夠對信息系統的建設和使用提供指導和約束。權限：明確數據標準的所有者、管理人員、使用部門等內容，從而使數據標準的管理和維護工作有明確的責任主體，以保障數據標準能夠持續的進行更新和改進。

因此，數據標準的制定應從業務數據為出發點。經過詳細的數據調研、訪談、設計、評審等標準定義流。；數據標準的制定需以“循序漸進、不斷完善”為原則，支撐完整的數據標準創建過程，確保每一個數據標準對應企業的數據需求，做到數據標準有理有據。

3、保質量

數據質量管理是金融企業數據治理的有機組成部分。高質量的數據是金融企業進行分析決策、業務發展規劃的重要基礎，只有建立完整的數據質量體系，才能有效提升銀行數據整體質量，從而更好的為客戶服務，提供更為精準的決策分析數據。

1、制度與規范

從技術層面上，應該完整全面的定義數據質量的評估維度，包括完整性、時效性等，按照已定義的維度，在系統建設的各個階段都應該根據標準進行數據質量檢測和規范，及時進行治理，避免事后的清洗工作。

2、金融企業數據質量管理流程

數據質量問題會發生在各個階段，因此需要明確各個階段的數據質量管理流程。例如，在需求和設計階段就需要明確數據質量的規則定義，從而指導數據結構和程序邏輯的設計；在開發和測試階段則需要對前面提到的規則進行驗證，確保相應的規則能夠生效；最后在投產后要有相應的檢查，從而將數據質量問題盡可能消滅在萌芽狀態。數據質量管理措施，宜采用控制增量、消滅存量的策略，有效控制增量、不斷消除。

4、數據安全

近年來，歐盟推出了 《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，簡稱GDPR）。我國監管層面不斷完善數據治理工作，我們不得不將數據安全納入數據治理的范疇。尤其金融企業從數據獲取到數據存儲，大量涉及到客戶敏感數據，目前主要從數據獲取安全、數據存儲安全、數據傳輸安全、數據使用安全層面，通過一定的技術和規章制度來盡可能提高數據安全，比如現在的數字簽名、智能合約、物理隔離、通道隔離等技術的應用，安全性會不斷提高，但想要徹底消除安全隱患可能還需要很長的一段路要走。數據安全將是金融企業數據治理的一個重點，也是金融企業的科技從業人員將要面臨和解決的一大難題。

4 數據中臺之“用”，體現在數據服務

“用”，即使用、應用。前面我們多次提到，數據中臺讓數據使用更簡單，數據中臺為業務提供端到端的數據服務。數據服務是數據中臺資產價值變現的核心載體，是連接前臺和后臺的橋梁，數據中臺能夠以服務的形式為前臺業務提供端到端的數據支持，支撐數據應用，距離業務更近，可以讓業務更快的創新，創造更多的價值。