商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)治理策略研究

劉凱 于天

摘要：文章結(jié)合商業(yè)銀行目前數(shù)據(jù)治理工作情況和存在的問(wèn)題，并結(jié)合目前我國(guó)商業(yè)銀行科技化、數(shù)字化進(jìn)程發(fā)展情況，提出具體思考建議，為我國(guó)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定決策基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)治理;數(shù)字銀行;科技賦能

一、 數(shù)字銀行與數(shù)據(jù)治理介紹

2017年來(lái)，全球各大領(lǐng)先銀行紛紛擁抱數(shù)字化變革。據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)際領(lǐng)先銀行每年平均投入稅前利潤(rùn)的17%～20%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。而在我國(guó)，根據(jù)2019年初中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)曾發(fā)布過(guò)一份行業(yè)調(diào)研報(bào)告，披露了多家銀行在金融科技方面的投入（見(jiàn)表1）。從數(shù)據(jù)來(lái)看，上榜銀行2018年的金融科技投入普遍占總營(yíng)收的1%升至2%。對(duì)比2018年上市銀行財(cái)報(bào)，盡管僅有少數(shù)幾家銀行披露了研發(fā)和科技投入的規(guī)模，但都在上述調(diào)研結(jié)果的區(qū)間內(nèi)。而展望2019年，不少銀行則將這一比例提升到了3%以上。

數(shù)字銀行以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)信息技術(shù)為支撐，全面強(qiáng)化了“以客戶(hù)為中心”的理念，強(qiáng)調(diào)通過(guò)數(shù)字化的寬帶網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等各種新興渠道為客戶(hù)提供便利化服務(wù)以增加客戶(hù)黏性。通過(guò)“端到端”數(shù)據(jù)處理優(yōu)化流程，對(duì)客戶(hù)開(kāi)展差異化經(jīng)營(yíng)以提升客戶(hù)體驗(yàn)。通過(guò)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)捕捉和分析以引導(dǎo)創(chuàng)新，同時(shí)注重加強(qiáng)客戶(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是構(gòu)建數(shù)字銀行的核心基礎(chǔ)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)不應(yīng)僅滿(mǎn)足于高準(zhǔn)確性，而應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)包含豐富內(nèi)涵、具有多種維度的綜合性概念;而且，隨著統(tǒng)計(jì)的服務(wù)外延從數(shù)據(jù)服務(wù)向決策服務(wù)轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)質(zhì)量還需要滿(mǎn)足用戶(hù)的需求和期望。同時(shí)，結(jié)合全面質(zhì)量管理理論，如果將數(shù)據(jù)視為產(chǎn)品，那么數(shù)據(jù)治理不僅包含數(shù)據(jù)本身的治理，還應(yīng)包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生和形成過(guò)程的治理。

綜上所述，數(shù)據(jù)治理是在數(shù)據(jù)收集、處理和加工、生成和應(yīng)用等數(shù)據(jù)產(chǎn)生和形成的整個(gè)過(guò)程中，影響數(shù)據(jù)滿(mǎn)足用戶(hù)需求的一組特性。一般情況下，數(shù)據(jù)治理包括數(shù)據(jù)收集過(guò)程的準(zhǔn)確性、真實(shí)性、適用性等，數(shù)據(jù)加工和處理過(guò)程中的可比性、方法健全性、可銜接性等，數(shù)據(jù)生成和應(yīng)用過(guò)程中的及時(shí)性、完整性、可獲得性等，及整個(gè)過(guò)程的成本有效性等。

二、 數(shù)字銀行數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

1. 銀行業(yè)數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀。數(shù)字技術(shù)是指借助一定的設(shè)備將各種信息，如圖、文、聲、像等，轉(zhuǎn)化為電子計(jì)算機(jī)能識(shí)別的二進(jìn)制數(shù)字“0”和“1”后進(jìn)行運(yùn)算、加工、存儲(chǔ)、傳送、傳播、還原的技術(shù)。它是數(shù)字技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析）和IT基礎(chǔ)設(shè)施（含IT基礎(chǔ)架構(gòu)、信息安全、云計(jì)算、量子計(jì)算等）等一系列技術(shù)的全集。

根據(jù)以上對(duì)于數(shù)字銀行定義及其關(guān)鍵技術(shù)介紹，未來(lái)銀行的發(fā)展方向已經(jīng)由過(guò)去的應(yīng)用中介轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)中介，通過(guò)綜合利用自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，第三方中介和外部社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，銀行可以對(duì)于各個(gè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)字化流程改造，從而全面提升轉(zhuǎn)型，因此對(duì)于數(shù)據(jù)的管理利用就成為了銀行未來(lái)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

信息時(shí)代對(duì)于數(shù)據(jù)安全的要求與日俱增，特別是銀行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的保密性要求更高，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)管理是有效的數(shù)據(jù)利用的基礎(chǔ)。然而，近幾年出現(xiàn)的數(shù)據(jù)泄露事故頻繁出現(xiàn)，例如去年Hotel Group的數(shù)據(jù)泄露涉及五百多萬(wàn)客戶(hù)，F(xiàn)acebook 5 000萬(wàn)用戶(hù)數(shù)據(jù)遭到泄露，在我國(guó)，華住酒店集團(tuán)數(shù)據(jù)泄露影響范圍涉及130萬(wàn)客戶(hù)，此外還有涉及平臺(tái)陌陌的數(shù)據(jù)泄露事件。由于數(shù)據(jù)泄露事件的出現(xiàn)，各國(guó)的監(jiān)管層也開(kāi)始意識(shí)到對(duì)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)監(jiān)管的規(guī)定。

目前全球各個(gè)主要發(fā)達(dá)國(guó)家均對(duì)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)進(jìn)行立法，核心原則包括：不過(guò)度收集數(shù)據(jù);收集數(shù)據(jù)應(yīng)該有具體的、合法的目的、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存應(yīng)該有合適的期限;應(yīng)該有可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)確保數(shù)據(jù)安全;在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中確保透明性;應(yīng)該有專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)安全的團(tuán)隊(duì)或部門(mén)。

表2顯示了目前我國(guó)銀行業(yè)在個(gè)人數(shù)據(jù)信息保護(hù)中的法律法規(guī)，以上法規(guī)要求銀行應(yīng)將個(gè)人信息保護(hù)與其數(shù)據(jù)安全管控或IT風(fēng)險(xiǎn)管理框架結(jié)合起來(lái)。銀行的數(shù)據(jù)治理建設(shè)應(yīng)涉及戰(zhàn)略、行為準(zhǔn)則、內(nèi)外部審計(jì)、員工培訓(xùn)等方面。

2. 數(shù)字銀行在數(shù)據(jù)保護(hù)方面的挑戰(zhàn)。目前銀行獲取數(shù)據(jù)主要來(lái)源于三個(gè)方面，首先，客戶(hù)的數(shù)據(jù)大部分來(lái)源于線下業(yè)務(wù)系統(tǒng)累積的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這也是銀行數(shù)字化的核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù);第二，從外部渠道引入的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，例如從社交網(wǎng)站上采集的半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如文本、視頻等。第三，新的生態(tài)格局下，銀行通過(guò)與第三方合作，拓展數(shù)據(jù)信息獲取來(lái)源。在開(kāi)放銀行業(yè)務(wù)模式下，當(dāng)銀行將金融服務(wù)嵌入第三方平臺(tái)時(shí)，一些新的場(chǎng)景和新的業(yè)務(wù)就會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)流，譬如隨著云服務(wù)發(fā)展，基于云計(jì)算會(huì)形成新數(shù)據(jù)，這將進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)的使用深度。

銀行本身會(huì)面對(duì)很多新挑戰(zhàn)，例如信用風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，在數(shù)字時(shí)代這些風(fēng)險(xiǎn)又會(huì)演變成不同的形式，針對(duì)以上數(shù)字銀行獲取數(shù)據(jù)的不同來(lái)源，銀行面臨的數(shù)據(jù)保護(hù)與治理也有以下幾個(gè)方面的挑戰(zhàn)：

（1）數(shù)據(jù)真實(shí)性。海量數(shù)據(jù)是數(shù)字銀行的根基，數(shù)據(jù)的真實(shí)性直接決定了銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的方向和趨勢(shì)，伴隨著數(shù)據(jù)采集渠道的日益拓展，通過(guò)交叉檢驗(yàn)、生物識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)低質(zhì)的問(wèn)題顯得迫在眉睫。因此如何保證數(shù)據(jù)來(lái)源的真實(shí)性，準(zhǔn)確快速的對(duì)于偽造的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行鑒別，是數(shù)字銀行面臨的首要挑戰(zhàn)。

（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)收集范圍和標(biāo)準(zhǔn)不一致導(dǎo)致數(shù)據(jù)清洗的難度和復(fù)雜度大幅提升，雖然銀行內(nèi)部為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型已經(jīng)開(kāi)始注意內(nèi)部數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，但是通過(guò)外界第三方渠道獲取的數(shù)據(jù)格式確千差萬(wàn)別。這些因素也是制約目前金融數(shù)據(jù)深度利用的最大障礙。

（3）海量數(shù)據(jù)。由于現(xiàn)代社會(huì)個(gè)人活動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)化，造成了數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，對(duì)于海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理分析需要銀行在IT系統(tǒng)的軟硬件建設(shè)上進(jìn)行巨大的研發(fā)投資，這就會(huì)對(duì)銀行造成運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)，另外如何設(shè)計(jì)API開(kāi)放銀行構(gòu)建金融生態(tài)圈，也關(guān)系到銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

（4）數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)孤島仍然是制約數(shù)字銀行發(fā)展的重要因素。銀行作為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)長(zhǎng)期形成的合規(guī)文化氛圍，主導(dǎo)著各項(xiàng)業(yè)務(wù)的規(guī)范發(fā)展，因而設(shè)計(jì)了諸多制約環(huán)節(jié)和監(jiān)控措施。以至于銀行的數(shù)據(jù)開(kāi)放流程變得異常繁瑣和低效。再者，掌握著大量真實(shí)信息的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、第三方征信公司和O2O平臺(tái)之間也難以達(dá)到互聯(lián)互通的程。

（5）數(shù)據(jù)信任。由于目前越來(lái)越多的銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中尋求與外部金融科技公司聯(lián)合開(kāi)放相關(guān)技術(shù)，致使一些中小型銀行過(guò)度依賴(lài)技術(shù)供應(yīng)商，從而導(dǎo)致技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和業(yè)務(wù)約束的不利影響。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)公司文化倡導(dǎo)開(kāi)放共享，這與銀行和內(nèi)控合規(guī)嚴(yán)格文化相違背，如果不能很好的融合，合作伙伴或?qū)殂y行帶來(lái)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、 數(shù)字銀行數(shù)據(jù)治理的應(yīng)對(duì)措施

1. 建設(shè)一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的潛在巨大價(jià)值，讓商業(yè)銀行具體業(yè)務(wù)在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下切實(shí)產(chǎn)生效益，在銀行全行范圍內(nèi)建設(shè)一體化的數(shù)據(jù)平臺(tái)作為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)是重中之重。該平臺(tái)從數(shù)據(jù)整合到一線執(zhí)行共包括5層，且各層均配備相應(yīng)的組織架構(gòu)和KPI支持。一是數(shù)據(jù)整合層：基礎(chǔ)層的功能是將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)（例如客戶(hù)的基本人口統(tǒng)計(jì)、儲(chǔ)蓄交易、信用卡交易等）整合為一個(gè)集成數(shù)據(jù)庫(kù)，具備標(biāo)準(zhǔn)化且統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式;二是分析模型層：在一體化數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)獲取洞見(jiàn)，并通過(guò)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，例如利用聚類(lèi)模型進(jìn)行顆?；蛻?hù)細(xì)分、通過(guò)回歸/分類(lèi)技術(shù)開(kāi)展預(yù)測(cè)性分析、采用優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行資源分配等;三是軟件工具層：軟件工具是數(shù)據(jù)/分析模型和一線執(zhí)行之間的連接性組織;四是一線實(shí)施層：一線員工需要利用軟件工具，在其日常工作流中使用分析模型洞察。五是組織和KPI支持：所有上述工作需要組織和KPI體系的支持。

2. 注重?cái)?shù)據(jù)積累，倡導(dǎo)互聯(lián)互通。目前，數(shù)據(jù)孤島是數(shù)字銀行建設(shè)過(guò)程中資源整合的最大障礙。各個(gè)部門(mén)和子公司在拓展業(yè)務(wù)的同時(shí)，積累了海量的數(shù)據(jù)信息。但由于各個(gè)系統(tǒng)之間缺乏信息共享機(jī)制，導(dǎo)致形成了大量的數(shù)據(jù)孤島，不利于銀行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)。

數(shù)據(jù)共享的程度反映了商業(yè)銀行的數(shù)字化發(fā)展水平，數(shù)據(jù)共享程度越高，數(shù)字化發(fā)展水平越高。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，首先應(yīng)通過(guò)頂層設(shè)計(jì)建立一套統(tǒng)一的、法定的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)格式，使用戶(hù)盡可能采用規(guī)定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)自上而下的頂層設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)全行的信息流共享。具體做法可以通過(guò)以下三點(diǎn)實(shí)現(xiàn)：一是基本的安全性保障下的開(kāi)放銀行服務(wù)。通過(guò)專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)加密技術(shù)，保證數(shù)據(jù)共享過(guò)程中，不會(huì)被盜用和篡改，客戶(hù)隱私不會(huì)被侵犯;二是數(shù)據(jù)使用范圍和透明性。涉及客戶(hù)隱私數(shù)據(jù)保證共享數(shù)據(jù)只能在客戶(hù)授權(quán)范圍和時(shí)間內(nèi)使用，建立客戶(hù)收回共享授權(quán)機(jī)制，確?？蛻?hù)收回共享授權(quán)后，數(shù)據(jù)共享方權(quán)限永久刪除;三是數(shù)據(jù)保密權(quán)責(zé)分明。一旦發(fā)生客戶(hù)授權(quán)共享數(shù)據(jù)的安全和隱私受損，需要能夠在第一時(shí)間找到相關(guān)業(yè)務(wù)和技術(shù)責(zé)任人，根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行排查和故障解除，并且通過(guò)事后漏洞審查，排除相關(guān)類(lèi)型隱患的再次發(fā)生。

3. 人工智能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化審核?；A(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容的存儲(chǔ)更新是數(shù)字銀行建設(shè)的關(guān)鍵，對(duì)于日?？蛻?hù)業(yè)務(wù)和外接導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)管理人員需要確認(rèn)、更正、剔除數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)庫(kù)啟用后提供編輯數(shù)據(jù)的程序。數(shù)據(jù)質(zhì)量分析通常首先進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量審核，即在信息系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性方面的結(jié)構(gòu)化調(diào)查，它可以在整個(gè)數(shù)據(jù)文件范圍內(nèi)或數(shù)據(jù)文件范本內(nèi)調(diào)查，也可以調(diào)查終端用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的看法。

目前銀行對(duì)于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特別是信貸合規(guī)方面的審核工作還是主要依靠人工完成。而通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化核查，是未來(lái)建設(shè)數(shù)字銀行數(shù)據(jù)驗(yàn)證工作的必由之路。

現(xiàn)在金融科技公司已經(jīng)在數(shù)據(jù)智能審核方面開(kāi)始應(yīng)用，比如第三方征信機(jī)構(gòu)——芝麻信用積極地尋求外部合作，打通公安、工商、法院部分?jǐn)?shù)據(jù)接口，掌握著豐富的內(nèi)外部大數(shù)據(jù)，與此同時(shí)，螞蟻金服借助芝麻信用公司的信用大數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻對(duì)話(huà)和笑臉掃描等先進(jìn)技術(shù)手段，對(duì)內(nèi)外部大數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉檢驗(yàn)，有效快速地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和定價(jià)。

4. “多層水閘式”數(shù)據(jù)安全防范體系。維護(hù)數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)治理中不可或缺的一部分，數(shù)據(jù)的安全性能否得到保證以及當(dāng)數(shù)據(jù)遭受一定的破壞后的災(zāi)備處理能力直接關(guān)乎整個(gè)銀行的生存發(fā)展。因此，數(shù)據(jù)高安全性是衡量銀行數(shù)據(jù)治理能力的重要參考指標(biāo)之一。數(shù)字銀行時(shí)代的數(shù)據(jù)安全防范體系應(yīng)該集中在三個(gè)方面共同建設(shè)：

（1）采用“多層水閘式”防范體系。數(shù)字銀行的客戶(hù)渠道，網(wǎng)銀、手機(jī)銀行承擔(dān)著大量交易，通過(guò)將一個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)，把它拓展為多個(gè)同構(gòu)的公共庫(kù)，使數(shù)據(jù)分布存放成為可能。同時(shí)，根據(jù)客戶(hù)ID對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行垂直拆分，這樣有效減少了高并發(fā)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)的訪問(wèn)的壓力。在不同數(shù)據(jù)層級(jí)設(shè)定恢復(fù)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)這種“多層水閘”的方式防控風(fēng)險(xiǎn)蔓延傳導(dǎo)，一旦單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)故障，可以迅速定位和排查出故障源，控制IT系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

（2）新一代IT系統(tǒng)安全架構(gòu)。傳統(tǒng)的銀行IT系統(tǒng)架構(gòu)的安全功能與應(yīng)用系統(tǒng)集成實(shí)現(xiàn)，嵌入到應(yīng)用系統(tǒng)中，與應(yīng)用系統(tǒng)緊密耦合，導(dǎo)致安全策略與安全功能固化。數(shù)字銀行時(shí)代“新一代安全架構(gòu)”的應(yīng)用系統(tǒng)只集成通用、標(biāo)準(zhǔn)化的安全代理，所有安全功能通過(guò)安全代理為應(yīng)用系統(tǒng)提供，后臺(tái)的安全服務(wù)可以統(tǒng)一調(diào)度、靈活組合，安全服務(wù)的調(diào)整不會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)的改造。

（3）不同權(quán)限的數(shù)據(jù)密碼化存儲(chǔ)。數(shù)字銀行時(shí)代的IT系統(tǒng)將數(shù)據(jù)以密碼形式存儲(chǔ)，加強(qiáng)警衛(wèi)以識(shí)別用戶(hù)身份，防止從通信線路上竊聽(tīng)或盜竊存儲(chǔ)設(shè)備等。在系統(tǒng)處理上，常采用以下措施：設(shè)置用戶(hù)口令，對(duì)用戶(hù)身份進(jìn)行鑒定;對(duì)用戶(hù)權(quán)限進(jìn)行限制，如用戶(hù)可以讀某些數(shù)據(jù)卻不能改變其屬性值，或者用戶(hù)可以取得整體統(tǒng)計(jì)信息但不能取得個(gè)體信息等;建立日志文件，以監(jiān)視數(shù)據(jù)庫(kù)活動(dòng);對(duì)數(shù)據(jù)采用集中管理方式。此外，還需要注意對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的隱蔽。

5. 基于生命周期角度的數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù)的生命周期包括數(shù)據(jù)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)歸檔、數(shù)據(jù)銷(xiāo)毀4個(gè)階段。而數(shù)據(jù)在生命周期內(nèi)有效則可以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)操作和管理分析的需要;滿(mǎn)足對(duì)歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)相關(guān)政策和管理制度的要求;滿(mǎn)足審計(jì)管理要求;減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)一致性;減少存儲(chǔ)、硬件、運(yùn)維等方面基礎(chǔ)設(shè)施投入;提升應(yīng)用系統(tǒng)性能，提高響應(yīng)速度。因此，數(shù)據(jù)生命周期的管理必不可少：

首先，在數(shù)據(jù)創(chuàng)建階段，要求利用數(shù)據(jù)模型保證數(shù)據(jù)完整;執(zhí)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確;加入數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查創(chuàng)建準(zhǔn)確;保證數(shù)據(jù)在合理的系統(tǒng)生成。

其次，在數(shù)據(jù)使用階段，要求利用元數(shù)據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)使用;利用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確;利用數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查加工準(zhǔn)確;確保數(shù)據(jù)在合理的系統(tǒng)使用;控制數(shù)據(jù)的派生。

然后，在數(shù)據(jù)歸檔階段，要求利用評(píng)估手段保證歸檔時(shí)機(jī);分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型歸檔數(shù)據(jù)。

最后，在數(shù)據(jù)銷(xiāo)毀階段，要求利用評(píng)估手段保證銷(xiāo)毀時(shí)機(jī);分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型銷(xiāo)毀數(shù)據(jù)。

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作者簡(jiǎn)介：劉凱（1987-），男，漢族，河南省焦作市人，復(fù)旦大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后流動(dòng)站、浦發(fā)銀行博士后科研工作站博士后，研究方向：數(shù)字銀行;于天（1984-），男，漢族，天津市人，復(fù)旦大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后流動(dòng)站、浦發(fā)銀行博士后科研工作站博士后，研究方向：大類(lèi)資產(chǎn)配置。

收稿日期：2019-08-14。