從90年代末開始我國銀行業信息化之路就已經開啟，到了21世紀越來越多的銀行開始利用數據進行更為精準的客戶營銷、提高客戶服務水平、進行風險分析及反欺詐分析，數據價值日益體現。但是隨著時間的推移也積累了海量的數據，如：客戶數據、業務交易數據、內部管理數據、外部數據、系統日志等，然而海量的數據不僅意味海量的機遇，還意味著無盡的風險。目前我國商業銀行普遍面臨著數據質量不高、數據支持決策能力不足等問題。數據治理迫在眉睫。

國家戰略層面，《中國銀行業信息科技“十二五”發展規劃監管指導意見》中指出：商業銀行要重點加強對數據治理的制度建設和流程建設，建立和完善數據治理制度體系。

銀監會方面，定期發布數據質量良好標準評估指南并對銀行的數據治理等相關工作起到監督作用。

銀行內部，感受數據問題的最前線，他們對數據治理的要求更迫切，國有四大銀行統統開始以數據大集中為主線轉型成為集數據分析、數據解讀為一體的數據大行，數據治理已經成為當下大數據行業新的風口。銀行高層對數據治理也是格外重視，內部信息科技部門吸收軟件和經驗逐漸將其納入日常管理。

銀行數據治理的現狀：

1、缺少數據治理企業文化。全行企業文化的建設必須考慮到數據資產管理這個層面，從戰略角度啟動 、開展和推進數據治理工作，建立一種以數據資產為導向的企業文化，將數據治理、科技治理和公司治理有機的結合起來。

2、沒有完善的組織和制度。隨著數據治理工作逐漸被重視，銀行內部已離不開一個企業級的數據治理職能組織。需要各個部門之間，尤其需要加強科技部門和業務部門之間的合作，才能最終高質量、高成效的完成數據治理工作。

3、未建立數據治理流程和有效的認責管理制度。由于沒有完整的流程管理機制，一是會出現溝通成本高，協調難度大的問題。二是較少考慮數據復用和共享機制，不利于后續的系統整合工作。三是較少進行跟蹤管理和規范治理，后續的認責機制不健全。

4、缺少數據治理各領域的管理體系。只有建立起全行級別的數據治理體系，整合行內人才資源，制定相應的管理制度和文化體系 ，完善數據治理流程管理，才能達到數據開發、共享、使用和管理的全方位良性循環。

銀行的數據治理怎么做：

老生常談還是那幾大塊，但這也是談數據治理繞不過去的關鍵步驟，如果下面幾塊都能做好，那這個銀行的數據治理體系一定是走在國內前列的。

1、元數據管理

元數據意指數據的數據，即對數據的描述。元數據是數據對象的信息地圖，通過元數據管理，能夠勾勒出銀行數據資產的整體視圖，支持科學地制定信息數據管理政策。

商業銀行應該建立一個體系清晰、內容全面、標準明確的元數據管理體系，緊密圍繞國家相關標準和行業規范，充分結合商業銀行自身的整體系統發展戰略，全面考慮相關規范和管理要求的可持續發展和良好的操作性。

2、數據標準管理

要做好銀行的數據標準，一是要從上至下認識到標準的重要性，制定從標準制定到使用至廢止的全流程；二是在系統建設時就要按照標準設計，避免邊治理邊出現新的問題；三是要有配套的系統工具，以支持數據標準的有力落地。只有將數據標準貫徹到位才能起到積極的作用。

3、數據質量管理

樹立“數據是資產”的理念，構建數據質量管理工作的組織體系；建設數據質量檢核工具，完善全流程數據質量管理制度；建立成體系的數據質量監控、考核體系，制定數據質量提升規劃。

4、數據集成管理

數據集成管理可實現跨部門數據的傳輸、加載、清洗、轉換和整合，支持自定義調度和圖形化監控，實現統一調度、統一監控，滿足運維可視化需求，提高運維管理工作效率。

5、主數據管理

主數據管理對需要共享的數據建立統一視圖和集中管理，為銀行各業務系統數據調用提供黃金數據。

6、數據交換管理

數據交換的主要目的是實現對銀行數據或信息的共享，滿足銀行日常經營管理和業務運營過程中的數據使用需求，以及滿足外部監管需要。

7、數據資產管理

數據資產服務可以幫助商業銀行更好的支撐各種數據的應用，豐富的服務接口拓展，支撐數據資產的多渠道應用，如數據共享、決策支持等，最終實現數據資產價值最大化。

8、數據安全管理

數據是銀行的生命線，銀行數據安全管理的目的就是保障客戶基本信息、交易信息、賬戶信息的安全，避免將其泄露或遭到非法篡改。數據安全管理貫穿于數據治理全過程，提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、數據庫授權監控等多種數據安全管理措施，全方位保障數據的安全運作。

9、數據生命周期管理

商業銀行積累了海量的數據信息，但不是所有的數據都具有相同的使用價值，隨著時間的推移，有些數據被頻繁訪問和更新，但有些數據則很少被訪問。事實上，數據同萬物一樣，是一種具有生命周期的資源，對數據進行生命周期管理，研究銀行客戶行為規律和金融業務需求已經成為金融發展的趨勢和方向。