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📰 数据治理赛道冠军工银瑞信:提升金融行业数据治理水平
数据治理是企业数字化转型的核心环节,但面临着数据孤岛、标准不统一及数据安全等多重挑战。工银瑞信通过建立“两指引、三抓手”的治理体系来应对这些问题,其中“两指引”涉及到总行的数据治理管理体系以及管理层的指导,而“三抓手”则包括数据、平台和制度三个方面。通过明确数据责任主体和建立标准体系,工银瑞信在数据共享和治理上取得了一定的进展。
在平台建设方面,工银瑞信创建了一体化治理平台,促进治理落地,并通过湖仓一体架构和大数据平台的全栈信创来提升数据分析能力。公司还重点培养业务部门的自助分析能力,以避免科技部门的交付能力成为瓶颈。同时,公司积极探索大模型的应用,降低业务用数的门槛,从而提高数据利用效率。
在制度层面,工银瑞信建立了一套完善的数据治理制度体系,包括设立专岗和跨职能小组,以确保治理措施的有效落地。通过绩效评估与激励机制,强化了各部门的协作与参与,从而实现跨部门的长效治理。整体来看,工银瑞信的数据治理努力推动了从“被动应对”到“主动治理”的转变,为企业的数字化转型和高质量发展奠定了坚实基础。
🏷️ #数据治理 #数字化转型 #工银瑞信 #数据安全 #平台建设
🔗 原文链接
📰 数据治理赛道冠军工银瑞信:提升金融行业数据治理水平
数据治理是企业数字化转型的核心环节,但面临着数据孤岛、标准不统一及数据安全等多重挑战。工银瑞信通过建立“两指引、三抓手”的治理体系来应对这些问题,其中“两指引”涉及到总行的数据治理管理体系以及管理层的指导,而“三抓手”则包括数据、平台和制度三个方面。通过明确数据责任主体和建立标准体系,工银瑞信在数据共享和治理上取得了一定的进展。
在平台建设方面,工银瑞信创建了一体化治理平台,促进治理落地,并通过湖仓一体架构和大数据平台的全栈信创来提升数据分析能力。公司还重点培养业务部门的自助分析能力,以避免科技部门的交付能力成为瓶颈。同时,公司积极探索大模型的应用,降低业务用数的门槛,从而提高数据利用效率。
在制度层面,工银瑞信建立了一套完善的数据治理制度体系,包括设立专岗和跨职能小组,以确保治理措施的有效落地。通过绩效评估与激励机制,强化了各部门的协作与参与,从而实现跨部门的长效治理。整体来看,工银瑞信的数据治理努力推动了从“被动应对”到“主动治理”的转变,为企业的数字化转型和高质量发展奠定了坚实基础。
🏷️ #数据治理 #数字化转型 #工银瑞信 #数据安全 #平台建设
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