实现数据价值：从管到用的跨越

一、数据治理：难点与痛点

1. 技术与业务共同参与：数据治理不仅涉及技术问题，还需要业务部门的积极参与。然而，技术与业务部门之间的沟通往往存在障碍，导致数据治理难以有效实施。
2. 用户部门的动力不足：用户部门更关注业务发展，而忽视了数据治理的重要性。缺乏用户部门的支持和配合，数据治理措施难以落地生根。
3. 缺乏规范性与灵活性的平衡：企业需要在遵守规范的同时，保持对业务发展及系统开发的灵活性。然而，如何在规范性与灵活性之间找到平衡，一直是数据治理的难点。
4. 数据生命周期管控不足：企业往往只关注数据的收集和存储，而忽视了数据生命周期的其他环节，如数据的处理、分析和利用。这会导致数据质量问题，阻碍监管统计和挖掘分析等方面的应用。

二、数据应用：挑战与解决方案

1. 数据整合困难：过去缺乏规划的IT架构和烟囱式的系统建设导致信息孤岛的出现，使得数据难以整合。此外，缺乏统一的数据模型和标准规范也增加了数据整合的难度。
2. 数据质量及生命周期管控不足：由于数据生命周期各环节管控不足，数据质量往往存在问题。此外，由于缺乏对元数据和数据字典的管理，导致数据应用能力建设和数据文化培养受到阻碍。

为了解决上述问题，企业需要制定一个合理的策略来实施数据治理和数据应用。以下是一些建议：

1. 建立明确的数据管理规则和流程：包括数据标准管理和质量管理的实施、元数据和数据字典的管理等。明确各角色的职责，确保数据治理工作的有效实施。
2. 加强用户部门对数据治理的认识和动力：通过培训和教育，提高用户部门对数据治理的重要性的认识。同时，建立激励制度，鼓励用户部门积极参与到数据治理工作中来。
3. 制定平衡规范性和灵活性的策略：在遵守规范的同时，也要考虑到业务发展的需求。建立灵活的数据管理机制，以便在业务发生变化时能够快速调整数据治理策略。
4. 借助应用之力，夯实治理之基：以数据应用需求为驱动，分步骤、分阶段实施数据治理工作。优先开展重点业务领域的数据标准化、质量提升工作，逐步提高客户数据的标准化和质量。同时，积极规划客户数据标签和360视图等应用，以应用需求反推客户主题下各类数据基础标准和指标标准的完善。这样可以逐步提高客户数据的标准化和质量。
5. 以“用”带“管”，成果共享：通过全行培养数据文化，激发应用场景的创新能力以推动数据应用的设计、实施、完善与维护。让数据治理的参与人员也能充分感受工作带来的价值，而在此之上设置“管”与“用”结合的考核与激励机制也会更加行之有效。
6. 乘治理之东风，兴数据之应用：通过推进数据规划和治理，达到全行统一业务口径、统一标准的数据资产。同时构建一整套技术平台促进全数据资产跨域融合为各类数据应用,实现和赋能业务发展提供基础保障。例如管理驾驶舱就是一种典型的应用，它基于对管理需求的理解和分析为管理层提供一站式决策支持。通过多视角全方位地展示银行各项经营效益风险，分析业务条线的关键性指标。依托全行级整合数据平台以及实时或准实时的计算处理能力，此外还依赖于完善的各主题域各维度和属性的基础数据以及明确的统计分析口径。例如信贷资产组合分析模型的应用，基于行内现有数据对所持有的信贷资产组合进行全面梳理，根据银行需求设计相关资产组合，分析模型并对资产组合与风险收益关系进行分析，最终结合内外部环境优化模型参数，得到信贷资产头寸调整方案，以获取收益进一步增长。另外，对银行关注的重点客户，通过搭建客户行为分析模型，刻画客户消费行为习惯，精准营销提供数据支撑。

三、成竹在胸，实现数据治理与数据应用的良性互动

在实践中，数据治理与数据应用是相辅相成的。数据治理为数据应用提供了基础和保障，而数据应用则推动了数据治理的进步和发展。为了实现数据治理与数据应用的良性互动，我们需要做到以下几点：

（1）建立完善的数据治理规则和流程，包括数据的标准管理、质量管理、元数据管理等等。这些规则和流程应该贯穿于整个数据生命周期，从数据的收集、存储、处理、应用到销毁。

（2）提高用户部门对数据治理的认识和动力。通过培训和教育，让用户部门了解数据治理的重要性和必要性，从而提高他们对数据治理的积极性和主动性。

（3）制定平衡规范性和灵活性的策略。规范性是数据治理的基本要求，而灵活性则是满足业务发展需求的重要保障。只有制定平衡规范性和灵活性的策略，才能既保证数据的质量和规范性，又满足业务发展的需求。

（4）加强数据应用的需求分析和规划。数据应用的需求分析和规划是数据治理的重要依据。通过对数据应用的需求分析和规划，可以更好地了解业务需求，为数据治理提供更有针对性的支持和指导。

（5）建立数据治理与数据应用的反馈机制。通过建立反馈机制，可以让数据治理的成果更好地应用于业务实践中，同时也可以让业务实践中的问题及时反馈到数据治理中，从而形成良性互动。