2018年5月21日中國銀保監會正式發布的《銀行業金融機構數據治理指引》全文共7章55條，強調了數據治理架構的建立，明確了數據管理和數據質量控制的要求，還明確了全面實現數據價值的要求，要求加強監管監督，與銀行的監管評級掛鉤，這里以頂層設計的戰略規劃、組織構建和數據治理域的數據標準體系構建為例來說明治理過程[10][11][12][13]。

（1）頂層設計-戰略規劃
《銀行數據治理指引》中的第九、第十七條明確提出了制定數據戰略的觀點。數據資產如何變現、如何創造收益已成為了銀行的共同話題，數據戰略主要涉及現有業務管理的數字化、創造新的數字化業務等內容。

a)現有業務管理的數字化，比如告別紙質、線下等一切非數據化、系統化的業務形式，控制前置提升審批效率，績效可視化；又比如通過對網點運營、市場營銷、費用成本、績效管理等方面的數據分析，幫助銀行識別低效的流程環節，進行資源配置優化，提高運營效率、降低成本。

b)創造新的數字化業務，比如管理層借助高質量的數據進行挖掘、分析，實現以客戶為中心的業務轉型，對銀行未來戰略方向進行更準確的前瞻性預測，提升銀行競爭力；又比如成立金融服務和科技子公司，開發機器人流程自動化應用（RPA）、金融云服務等產品，進行能力輸出。

（1）頂層設計-組織構建
《銀行數據治理指引》中的第八至第十四條提出了組織架構的要求，比如第八點，銀行業金融機構應當建立組織架構健全、職責邊界清晰的數據治理架構，明確董事會、監事會、高級管理層和相關部門的職責分工，建立多層次、相互銜接的運行機制。

銀行根據數據戰略、自身組織架構特征，構建數據治理組織架構，其的分散和集中程度各有不同。組織管理分散且數據需求較少或復雜程度較低的銀行，一般采用“分散模式”，各部門負責本領域的數據管理和應用；數據需求較多且復雜程度較高的銀行，可采用“歸口管理模式”、“集中+派駐模式”、“全集中模式”，具體選擇哪種方式，在銀行數據發展的階段中同時也取決于歸口管理部門的人力投入與專業能力，專業能力主要涉及組織溝通、業務理解、技術開發等方面。

目前監管明確要求銀行設置數據治理歸口管理部門，下圖以“歸口管理模式”為例進行了示例：

（2）數據治理域-數據管理體系（數據標準）
《銀行數據治理指引》中的第二十條、二十三條給出了建設數據標準的要求，比如第二十條，銀行業金融機構應當建立覆蓋全部數據的標準化規劃，遵循統一的業務規范和技術標準。數據標準應當符合國家標準化政策及監管規定，并確保被有效執行。

根據中國人民銀行定義的銀行業標準體系，將數據標準歸入銀行的通用基礎標準。作為銀行通用性、全局性、基礎性的規范，指導銀行業務的開展和系統建設。

在實踐過程中，數據標準可分為基礎類數據標準以及指標類數據標準。基礎數據標準是針對業務開展過程中直接產生的數據制定的標準化規范；指標數據標準是針對為滿足內部分析管理需要以及外部監管需求對基礎類數據加工產生的數據制定的標準化規范。

從銀行層面來說，全行層級統一的數據標準是必須要做的，而且是要做到能夠長期有效和可落地執行的。由誰來牽頭、誰來管理、誰來執行？——各個銀行均有不同實踐，但是實踐效果來看，建議在數據標準制定過程中，將角色劃分為三類：

對于數據標準管理工作而言，數據治理歸口管理部門是作為牽頭者的角色，需要做到組織數據治理小組，將技術管理與業務管理的相關人員協同起來，完成數據標準制定工作。為數據標準制定提供資源協調、統籌安排等便利。

業務管理部門在數據標準制定中承擔著業務規范者的角色。這些部門在數據標準制定過程中承擔著提供權威業務定義和數據標準業務含義管理的多重職責。如果銀行將數據治理歸口管理部門確定在某一業務管理部門，則該部門需要同時承擔起工作牽頭和規范定義雙重責任。業務管理部門不僅能夠提出業務規范的要求，同時對技術屬性，也可以提出初步的建議方案，與信息技術部門協同商榷。

信息技術部門包括信息技術管理部門及部分銀行已成立的專門的數據管理部門。信息技術部門作為數據標準的技術規范執行者，其職責不僅在于制定過程中確認技術屬性具有可落地性，符合已建信息系統現狀，還在于將確認后的數據標準實際落實在信息系統中，確保數據標準能夠得到有效落地執行。

在大量實踐經驗中，銀行已然總結出一套數據標準編制的有效方法：

a)制度保障先行：構建層次分明的制度體系，形成從章程、專項管理辦法到工作細則三個梯次的制度層級。

在數據標準管理中，針對數據標準的專項管理辦法和具體工作細則必須首先予以明確。在制度中明確各個角色以及定義相應的分工界面，通過工作細則和相關的模板細化管理方式，固化管理流程，為制定數據標準、管理數據標準提供指導性意見。

比如工作細則需要打通數據治理在執行操作層面的“最后一公里”，指導一線工作人員按照規范化流程開展數據治理工作，為全行數據治理和提升奠定基礎。

b)歸口部門發揮牽頭作用：歸口管理部門需要積極發揮帶頭作用，推動和監督流程執行，為數據標準制定工作，提供人力、技術、資金等關鍵資源，并獲得管理層的行政支持和充分授權，通過激勵和問責考核體系，推進數據標準工作的制定與執行落地。

c)自下而上歸納與由上而下演繹相結合：數據標準梳理需要首先梳理內外部需求，細化形成對業務屬性、技術屬性的要求；一方面需要自下而上整理信息系統中的數據情況，同時也需要自上而下定義數據主題、細化分類，兩者結合才能夠實現全面整體的數據視圖，形成有效的數據規范要求。

從銀行數據標準的治理可以看到，組織應明確數據標準的內涵和范圍，建立數據標準體系及其管理機制，以支撐數據的標準化建設，保障數據在應用過程中的一致性，至少應：
a)明確數據標準的內涵和范圍，制定通用的數據規范，包括但不限于數據分類、數據類型、數據格式和編碼規則等，保障數據應用的過程中的一致性；
b)建立數據標準的實施方案和計劃，推進數據標準化實施的落地；
c)建立數據標準化管理機構和機制，明確責權利和流程，開展數據標準化的實施；
d)制定數據標準管理制度，保障數據標準化的實施和落地；
e)保障數據標準的先進性、前瞻性和技術層面的可執行性，滿足數據應用發展需要，持續開展數據標準的更新。