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随着金融科技的飞速发展，银行业务数据量呈爆炸式增长，数据治理成为银行数字化转型的重要基石，为全面提高银行数据治理能力，确保数据质量和安全性，现制定本数据治理检查方案。
检查目标
1、提升数据质量，确保数据准确性、完整性和一致性。
2、强化数据安全管理，防止数据泄露和滥用。
3、优化数据治理流程，提高数据治理效率。
4、建立健全数据治理体系，为银行数字化转型提供有力支撑。
检查范围
1、数据治理组织架构及职责
2、数据标准与规范
3、数据采集与存储
4、数据加工与处理
5、数据质量控制与监控
6、数据安全与合规
7、数据治理工具与平台
1、数据治理组织架构及职责
（1）检查数据治理组织架构是否完善，包括数据治理委员会、数据管理部门、数据治理团队等。
（2）检查各部门职责是否明确，是否建立了数据治理责任制。
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2、数据标准与规范
（1）检查数据标准体系是否健全，包括数据质量标准、数据安全标准、数据分类标准等。
（2）检查数据规范是否得到有效执行，包括数据命名规范、数据编码规范、数据格式规范等。
3、数据采集与存储
（1）检查数据采集渠道是否合法、合规，数据来源是否可靠。
（2）检查数据存储环境是否安全，是否满足数据备份、恢复和容灾要求。
4、数据加工与处理
（1）检查数据处理流程是否合理，包括数据清洗、转换、集成等环节。
（2）检查数据处理工具是否先进、高效，能否满足业务需求。
5、数据质量控制与监控
（1）检查数据质量控制措施是否到位，包括数据质量评估、数据质量改进等。
（2）检查数据监控机制是否完善，能否及时发现并处理数据质量问题。
6、数据安全与合规
（1）检查数据安全管理制度是否健全，包括数据访问控制、数据加密、数据备份等。
（2）检查数据安全合规性，是否满足国家相关法律法规要求。
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7、数据治理工具与平台
（1）检查数据治理工具是否适用，能否满足数据治理需求。
（2）检查数据治理平台是否稳定、可靠，能否满足业务扩展需求。
检查方法
1、文件审查：审查数据治理相关制度、流程、规范等文件。
2、人员访谈：与数据治理相关人员访谈，了解数据治理现状和问题。
3、系统测试：对数据治理相关系统进行功能测试、性能测试等。
4、数据抽样检查：对部分数据样本进行检查，评估数据质量。
5、内部审计：对数据治理工作进行内部审计，查找问题并提出改进建议。
检查结果处理
1、对检查中发现的问题，及时反馈相关部门，督促整改。
2、对整改不到位的部门，进行通报批评，并追究相关责任。
3、对优秀的数据治理实践进行推广，树立榜样。
4、定期开展数据治理检查，持续改进数据治理能力。
本数据治理检查方案旨在全面提高银行数据治理能力，确保数据质量和安全性，通过实施本方案，有助于银行在数字化转型过程中，充分发挥数据价值，提升核心竞争力。
标签： #银行数据治理检查方案
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