数据治理怎么做？这篇万字长文终于讲清楚了！

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股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。

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股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。

数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据治理过程中最实际的问题，也是最复杂的问题，今天我们将从数据治理的各个核心领域来解答这些问题。