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随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，银行业金融机构面临着前所未有的机遇与挑战，为了确保数据安全、合规、高效地服务于业务发展，加强数据治理已成为银行业金融机构的当务之急，本次培训旨在全面解读《银行业金融机构数据治理指引》，帮助学员掌握数据治理的核心要点，提升数据治理能力。
数据治理概述
1、数据治理的定义
数据治理是指通过制定和实施一系列政策、流程、技术和组织措施，确保数据质量、安全、合规、可用，从而支持业务决策和业务创新。
2、数据治理的重要性
（1）提升数据质量，降低业务风险；
（2）提高数据资产价值，支持业务发展；
（3）保障数据安全，防范数据泄露；
（4）满足监管要求，降低合规风险。
数据治理核心要素
1、数据治理组织架构
（1）数据治理委员会：负责制定数据治理战略、政策和标准，协调各部门之间的数据治理工作；
（2）数据治理部门：负责数据治理的日常运营，包括数据质量、数据安全、数据合规等方面；
（3）业务部门：负责本部门数据治理工作，确保数据质量、安全、合规。
2、数据治理流程
（1）数据质量管理：包括数据清洗、数据整合、数据标准化等；
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（2）数据安全管理：包括数据加密、访问控制、安全审计等；
（3）数据合规管理：包括数据分类、数据脱敏、数据共享等；
（4）数据生命周期管理：包括数据采集、数据存储、数据使用、数据归档、数据销毁等。
3、数据治理技术
（1）数据质量管理工具：如数据清洗工具、数据比对工具等；
（2）数据安全防护技术：如数据加密技术、访问控制技术等；
（3）数据治理平台：如数据质量管理平台、数据安全平台等。
银行业金融机构数据治理实践案例
1、案例一：某银行数据治理体系建设
（1）建立数据治理组织架构，明确各部门职责；
（2）制定数据治理政策、标准和流程；
（3）搭建数据治理平台，实现数据质量、安全、合规的监控和管理；
（4）开展数据治理培训，提升员工数据治理意识。
2、案例二：某保险公司数据治理实践
（1）梳理业务数据，明确数据治理需求；
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（2）制定数据治理方案，包括数据质量、安全、合规等方面；
（3）实施数据治理项目，如数据清洗、数据脱敏等；
（4）建立数据治理监控机制，确保数据治理效果。
银行业金融机构数据治理是一项系统工程，涉及组织、流程、技术和人员等多个方面，通过本次培训，学员应掌握数据治理的核心要素、实践案例，提升数据治理能力，在今后的工作中，银行业金融机构应持续加强数据治理，为业务发展提供有力支撑。
1、数据治理概述，包括数据治理的定义、重要性等；
2、数据治理核心要素，包括数据治理组织架构、数据治理流程、数据治理技术等；
3、银行业金融机构数据治理实践案例，包括某银行数据治理体系建设、某保险公司数据治理实践等。
通过本次培训，学员应具备以下能力：
1、了解数据治理的基本概念和重要性；
2、掌握数据治理的核心要素和实施方法；
3、能够根据实际情况制定数据治理方案；
4、提升数据治理意识和能力，为银行业金融机构数据治理贡献力量。
标签： #银行业金融机构数据治理指引培训
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