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数据化能力助推银行战略转型

2014-06-17 15:19:48作者:德勤管理咨询副总监 高志强编辑:金融咨询网
商业银行拼速度、拼规模、拼大户的传统运营方式和管理模式,已经越来越不适应竞争环境的变化。银行亟需完成机构调整、战略调整和经营转轨,调整内容则包括收入结构调整、经营渠道调整、业务重心调整和服务模式调整。以上各种调整,都需要以提升数据化能力为基础。

  (2)数据管理专业能力建设:数据管理专业能力是提升数据应用能力的重要保障,包括数据标准和数据质量提升两部分工作。从银监会良好标准检查结果来看,整体水平仍不乐观,其原因在于数据标准的落地推行不利,同时存在对标准的变更、维护和执行管理缺失、把控不严等种种原因,导致标准无法执行。需要建立完善的从标准制定、落标、变更维护管理的一整套工作方法和措施,从客观上保障标准工作的实操性。数据质量提升则必须依赖数据架构、企业模型、主数据管理、元数据管理等多种专业的共同提高,同时更需要建立全行的长效治理机制才能更有效地解决数据质量。

  (3)数据治理能力建设:数据治理是对数据管理和数据应用发展的高阶规划、过程的控制、事后的评价。

  规划包含数据战略、数据功能体系、数据治理组织体系、数据能力发展路径。数据战略反映了业务战略和科技战略对数据的高阶需求,结合发展目标和现状差距制定相关举措和阶段任务。数据功能体系主要是阐释了实现数据战略的各项能力,以及能力和能力之间的相互关系。数据治理组织体系落实了这些功能在组织间的权责分配,反映整个全行数据管理和数据应用的管理定位、管控策略。数据能力发展路径需要结合行里战略、业务工作重点、能力差距的影响程度和能力间关系来规划整体的发展路线。

  管控需要建立全行的数据政策,依据政策建立各数据领域的管理制度和运行机制。数据政策是高阶的制度体系的顶层设计,数据战略、功能和组织体系都将通过数据政策有效落实,并为数据领域制度制定明确了方针、做出了指引。

  评价是基于数据战略的数据能力后评估工作,通过对数据管理和应用领域的全面评估,来反映数据资产管理和应用的水平,并最终反映全行数据资产价值情况。

(文章来源:《金融电子化》杂志)

 

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