以数据要素驱动治理创新 消金机构领航数字化

橙子同学 | 2022-05-30 17:32 55497

如何有效的进行数据治理是当下闯荡数据江湖“制胜绝招”。

来源:消费金融

作者:橙子同学

“大数据算力”是功法,“大数据平台”是兵器,“大数据治理”是心法,也是数据江湖整体的一次良性升维。

——消费金融

数据江湖 风云正气

亚马逊用大数据为客户推荐商品信息,谷歌计划用大数据“接管世界”……巨头们乘上了科技的“风口”,不断为整个经济社会创造更多可能。当前数据已然成为现代社会基础设施的重要部分,它如公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。

数据时代,使人类第一次有机会、有条件在诸多领域深入且有层次的获得和使用较为全面且完整的数据系统,获取无法企及的商业机会。

随着新技术、新业态不断革新,开始重塑着经济社会发展的格局,海量数据争分夺秒般不断更新、刷新、翻新,数据洪流从酝酿走向爆发,全球数据行业的“地壳”正经受这强烈的震动,形成了前所未有的“数据江湖”。

数字化变革与业务创新的热潮推向了越来越多的细分行业,海量的超负荷的数据不断爆发增长,由此带来很多数据安全的隐患问题。特别是在数字经济的模式下,大大小小的数据作为了一种生产资料,而其性能、共享、确权以及安全问题如何进行完善且妥善的解决,成为了当前不容忽视的一大关键问题。

概言之,有人(数据)的地方就有江湖。如何有效的进行数据治理是当下闯荡数据江湖“制胜绝招”。

全局视角 治理“大棋”

据了解,数据治理是对数据资源全生命周期的规划设计,可实现数据资源的透明可管可控,提升数据质量,保证数据安全使用,最终起到促进数据流通与价值提炼的作用。

具体而言,是如何使零散数据变为使用统一主要数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条。

这就需要从全局视角切入,在数据质量管理、数据运维、模型管理、标签管理以及元数据管理等多方面布局数据治理,从而“周全”的下好这盘「数据治理的大棋」。

这其中,特别要提到的是金融数据治理。金融数据可以使金融服务水平和经营效率获得显著提升,而数字时代正推动这一爆发式增长的新型要素的市场化配置改革,且正在产生巨大的经济和社会价值。

从国家层面来看,我国已深度认识到数据治理的重要性,推动行业安全创新、赋能绿色发展,成为重要发展方向。

20185月,中国银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》,在数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面做了明确规定,有利于挖掘新动能,提升服务能力。

随着数据推动行业向高质量转变的作用逐渐凸显,关于数据的监管文件也频频下发,进一步促进行业规范健康成长。

2021年以来,中国人民银行发布《金融业数据能力建设指引》 旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据,引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用,充分释放数据要素价值,为金融机构加快数字化转型发展夯实数据基础,打造适应数字经济时代发展的金融核心竞争力;《数据安全法》、《个人信息保护法》也已经正式施行,为国家重要数据保护和各行业数据安全监管提供了依据,同时填补了数字社会重要的法律板块。

另外,中国人民银行印发的《金融科技发展规划(2022-2025年)》也提出,要全面加强数据能力建设,在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用,充分激活数据要素潜能,有力提升金融服务质效。特别强调,建设绿色高可用数据中心,架设安全泛在的金融网络,布局先进高效的算力体系,进一步夯实金融创新发展的“数字底座”。

就在前不久,工业和信息化部网络安全管理局局长隋静指出,工信部防范治理电信网络诈骗成效明显,将持续推动防范治理电信网络诈骗工作走实向深,做好数据安全和个人信息保护工作。

根据一组公开数据,2021年全年组织对208万款APP进行了技术检测,通报违规1549款,下架514款。

据隋静透露,2022年工信部还将持续完善管理制度。加快出台《工信领域数据安全管理办法》《移动互联网应用程序个人信息保护管理规定》,研究制定APP收集使用个人信息、车联网、人工智能等重要领域数据安全标准,强化个人信息保护和数据安全监管。

科学技术部高新技术司副司长梅建平此前在论坛上指出,“数据只有通过共享、流通才能发挥出更大的社会和经济价值”。数据治理的最终目的正是促进数据的安全流通和有序使用。

可以看到,当前国家已经在推动数据要素化和市场化,进一步达到对整个资源消耗降低,对资源利用率上升。这也进一步说明,数据治理这盘大棋不是单一主体发挥力量,而是从国家层面、数据行业,以及整个市场参与主体的方方面面进行协同配合,才能真正夯实数据治理基础。

内力修为 循环润泽

回归数据治理初心,这是一个长期的“内力修为”过程,而非“花拳绣腿”,数据治理的真正价值之一,在于促进金融血液的循环与润泽,不断为经济增添新动能。

目前,不少金融机构已将数据治理提升战略地位。包括银行、保险、消费金融在内的金融机构在数字化转型方面不断提速。

特别一提的是,马上消费以自身为实际案例,立体的展示了其对“数据治理”全盘的多维探索。

马上消费相关负责人表示,正是当下面临多样化的数据量、处理方式以及数据治理整个层面的进一步深层次探索,同时也是整个消费金融行业数据治理的一个缩影。

成立至今,“技术,是立身之本。”这句话,用在马上消费最合适不过。捍卫数据生命价值的使命感,一步步使其发展成为持牌消费金融机构第一梯队。

目前,其已在数据治理方面形成了一套“自上而下、协调一致”的数据治理业务体系,能够有效覆盖数据全生命周期,全面支撑零售金融场景数据赋能。

在数据江湖“扬名立万”,就要真正在数据治理的“根”上进行探索。马上消费长期致力于大数据新基建,不断夯实大数据平台能力基建、大数据模型能力基建及大数据治理能力基建,整个多源异构数据治理体系建设旨在通过建设3大基础能力,赋能核心业务分析决策,实现5个方面(降低开发成本、沉淀数据资产、提升数据质量、实现数据价值、驱动业务创新)的业务价值。

更聚焦来看,该负责人主要从数据算力、数据标准、数据加工、数据构架、数据运营、数据质量、数据应用七个方面,分析了海量大数据、多维数据源、全面数据驱动带来的大数据治理问题挑战,不断将数据治理穿透更多细微的“颗粒度”。

数据算力方面,海量大数据处理需要具备持续高效可用的大数据算力,并能够方便低成本快速扩容,要求建设完善的大数据基础架构治理体系,保障稳定可靠的大数据计算资源。

数据应用方面,海量大数据带来了找数据用数据的巨大挑战,在数据海洋里要快速找到需要的数据,便捷地获取数据,要求建立一套完善的元数据治理体系,通过元数据服务保障数据应用的高效准确。

数据架构方面,为了避免重复数据建设,规避烟囱式数据孤岛,确保共用数据的完整性、一致性和准确性,要求建立统一的数据模型架构规范,形成统一数据模型标准等等。

万物皆数据 一山更比一山高

数据治理的口号响亮,但治理有一个前提,是具备丰富的大量“有效数据”,与之所对应的是数据的采集。

实际上,数据表征事实,但数据只是事实的采样,基于事物的细节,以及人类只能对局部的点进行记录是空间抽样,并不可能连续记录,也就是无法真正实现时间抽样。

因此,“数据治理”还有很长的一段路要走。但不容忽视的是,真正将数字化深入“骨血”的金融机构,不断努力将数据服务能力进行升维,提升数字社会适配的数字化服务能力。

比如马上消费,面对持续多样化的业务对工作负载提出差异化需求,不断探索数据要素升级对生产关系、生产方式所带来的深远影响。一直以来,马上消费坚持自主研发,正是多年对技术执着,进一步起到了夯实数据治理基础的能力,特别是加强内部协同、打通数据竖井,融通数据要素,深挖数据价值等方面的实践作用。

上述相关负责人表示,整个数据建设过程中有一个关键之处,就是“真正的数字化实践”。马上消费做数字化发展不光是系统建设和数据建设,还包含流程建设,更重要的是还会涉及到公司的组织建设。

“多源异构数据治理体系涵盖了组织、流程、标准、平台多维度立体建设,在公司高管层面建立数据治理工作委员会,并由董事会审议通过数据治理管理制度。统一数据标准治理,包括统一指标数据标准、统一数据模型标准及统一基础数据标准。数据治理平台建设核心是全生命周期元数据管理,支撑了上层的数据地图服务和数据资产管理。通过制定数据标准及数据规范、建设数据质量平台及完善质量检核规则库、建立数据质量问题管理流程机制形成事前、事中、事后的数据质量管理闭环,保证数据质量的稳定可靠”他如是说到。

从马上消费的发展历程来看,除了硬核技术与创新精神使然,还离不开其一直将自身的科技能力赋能与整个生态中。

据了解,马上消费建立的自上而下,协调一致的数据治理体系有6大目标,8个工作域。这6大目标和8大工作域不仅能应用于马上消费整个技术部门,且还成为马上消费为所有消费者提供核心技术的支持基石。

面向零售金融未来发展趋势,马上消费以数据中台、AI中台、业务中台三大数字化中台设施为基础,强化数据管理应用能力,推动营销、风控、运营、资管等全业务流程数字化再造,构建开放、智能的数字化零售金融体系。

随着人们对数字科技认识的逐步深化开阔,人们越来越意识到,培育科技的想象力不局限于技术本身,而恰恰是技术带给人类现实的意义所在。闯荡数据江湖,无论是提升运维能力、计算性能、开发效率、数据价值以及数据安全等,数据治理的目标提高数据质量,将数据价值最大化,推动金融机构向高质量发展转变,提高经营管理质效,为践行普惠金融、发展数据经济提供新引擎。

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标签: 领航 要素 驱动 
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