商业银行如何构建数据分析能力？

        建立统一的数据标准规范。数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。

        建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。在2012年下半年伴随上海银监局发起的“夯实统计信息基础，提升银行业数据质量”饿竞赛活动，诸多银行从制度到流程启动数据质量的全面梳理核查。

        建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。近年来，银行业有关数据泄露的事件时有发生，如何保障数据不被泄露和非法访问，已经成为数据安全管理非常迫切的问题。数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手：（1）制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。（2）数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。（3）数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。（4）应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。（5）数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。

数据分析是实现数据资产增值的重要手段

        数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。

        数据分析的目的是通过透视海量表面看似杂乱无章的数据，进行数据统计、定量分析、解释与模型预测，并通过基于事实的管理，找出隐藏在数据背后的内在规律和风险意义，最终推动整体抉择。目前，数据分析在通讯业、零售业和制造业等行业中已经得到广泛运用，而不少银行也已经于近几年开始着手建立用于业务经营分析的数据集市和数据仓库。

        数据，作为银行重要战略资产，在实现完善管理后，实施有效的数据分析是使数据资产增值的最佳方式，也是唯一方式。

数据分析工作流程

        一个基于风险导向的银行数据分析工作可以分为五个步骤进行，包括确定分析目标、基础数据收集、数据挖掘与分析、风险点跟踪、数据指标固化。其中，数据挖掘与分析是整个工作流程中的核心关节。

        确定分析目标。明确的分析目标是确保数据分析过程有效性的首要条件。执行分析的负责人需要明确具体的业务领域和相应的分析目标，并据此制订整体分析项目的进度计划、资源配置和结果评审等事项。

        基础数据收集。有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。分析负责人需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划，根据分析目标确定需要获取的具体数据字段和数据结构，将识别的需求转化为具体的要求。

        数据挖掘与分析。完成基础数据收集工作后，便可以展开相应的分析工作。目前主要可以应用的数据分析方式有：数据质量复核；异常特征分析；探索性挖掘分析等。

        风险点跟踪。在通过分析得出结果后，需要对结果所揭示的问题进行进一步跟踪调查。这同样也是将数据分析结果与客观事实情况进行结合的过程，通过将空洞的数字指标落实为实际的业务问题行为来进一步拓展数据的价值。

        数据指标固化。最后对已经确认存在风险的数据特征进行系统固化，通过在数据集市或数据仓库中设置监控阀值，由信息系统对业务数据进行持续的指标性监控，以确保在第一时间发现新增类似风险事件，或者更进一步，将数据分析的结果作为持续审计或非现场审计平台的审计指标。

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