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本文系统研究了证券公司数据治理，在重新定义数据治理的内涵、总结典型金融机构数据治理实践经验的基础上，明确提出了证券公司数据治理面向未来的发展定位、发展模式以及相关*策建议。
文/华泰证券信息技术部联席负责人、数字化运营部总经理王玲
数据治理的发展逻辑与发展态势
近几年，数据治理成为各行各业转型发展的重要组成部分。随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局与数据生态拓展，传统金融机构出于自我革新、创新拓展的内在需要，以及迎接挑战、强化市场竞争力的现实诉求，陆续加入数字化转型的行列。而数字化转型需要高质量的数据、强大的数字化平台进行支撑，因此数据治理成为金融行业数字化发展过程中最普遍、最广泛的领域之一。
近年来，国际研究和咨询机构对数据治理的定义、特征、模式及趋势等方面已有一些研究。国际数据治理研究所（DGI）与ISO国际标准化组织对数据管理与数据治理进行定义，年国际数据管理协会（DAMA）发布数据管理知识体系指南（DMBOK），数据治理理论框架基本稳定。数据治理实践研究方面，国外研究机构通常与企业管理实践相结合进行分析研究。境内学界和业界对于数据治理的专题研究相对较少，主要沿袭国外数据治理框架，早期主要为针对银行业数据治理实践的研究和总结。近年来，中国信通院积极推动数据治理实践相关研究工作，其《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》提出，通过盘点数据资产，提升数据质量，打破数据孤岛，提高获取效率，保障数据安全，最终形成持续的闭环，而实现数据可得、可用、好用，为企业数字化转型打下基础。
综合各种研究观点，结合境内外最新业务实践和发展趋向，我们认为：数据治理并不是单纯以治理为目标的数据管理活动，而应围绕企业数字化转型打造数据能力中心，以数据资产为核心，从组织、制度和平台等方面，打造集数据标准、数据质量、元数据、数据模型规范、数据安全、数据价值于一体的数据资产管理体系，以运营思维推进数据治理，短期解决企业经营管理中的数据痛点问题，中期为企业数字化转型和运营夯实数据基础，逐步实现从数据生产到消费的全生命周期管理，长期让数据要素融入企业核心价值链，为数字化生态建设做好准备（图1）。
境内金融机构数据治理现状
在国内，数据治理也日益受到金融机构重视，年5月银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》。年12月，证监会发布《证券基金经营机构信息技术管理办法》。在发展实践过程中，国内银行在境内金融机构中最早开展数据治理实践，实践过程中表现出一些趋势和特点：一是“行*式大规模推进”的数据治理方式难以持续，麦肯锡咨询公司在其《麦肯锡中国银行业CEO季刊冬季刊》中指出，国内银行在大数据规模化方面存在几大共性问题：大型银行往往耗费大量时间和金钱，从全面数据治理开始大数据规模化应用，但这些投入却久不见价值；小型银行则畏难情绪严重，较差的数据基础致使他们多止于观望。二是数据治理工作各职能板块未能形成有机统一，早期国内银行数据治理工作主要聚焦在监管部门密切
