大数据时代的商业银行数据治理
安强
作为我国的重要经济组织，商业银行的各项信息数据所涉及的范围十分广泛，数据信息内容十分复杂。而要推动商业银行的有序发展，就需要满足大数据时代下的重要特征，利用数据信息的分析和处理功能，通过信息的分析和数据的处理来了解银行的发展方向以及发展模式，从而更好地进行规划与预期工作设计。可以说，大数据时代下的银行数据治理工作对银行的发展具有重要的意义，因此有必要做好银行数据治理工作。基于此，本文将分析大数据时代下商业银行数据治理工作的不足之处，并提出解决数据这个工作问题的有效措施，以此供各界相关人士进行交流参考。
科学技术的不断发展使我国进入了信息社会，主要体现在计算机信息数据成了辅助我国各行各业进行运行的重要工具。大数据时代下，数据已经成为各项工作的重要组成因素，更多的商业活动需要参考数据信息进行，以提高活动的运行质量和效率。商业银行作为我国的重要经济组织，其发展影响着社会的发展，与人们的经济生活息息相关。而要提高商业银行的发展程度，有必要时刻了解时代的发展方向，推动商业银行的不断革新发展。这就需要提高商业银行的数据治理工作效率，运用实际数据了解发展状况，推动银行的实际发展。
商业银行数据治理中的不足之处
商业银行数据治理的定义不明确
在我国商业银行的数据处理工作中，无法准确定义商业银行数据治理工作成了一个比较突出且严重的问题，影响着商业银行的数据治理质量。具体表现在商业银行的业务系统不能准确地分析关键业务和次要业务的关系，混淆主次数据信息。这一问题出现的原因是，商业银行进行工作时，将业务的主要目标制定为满足客户的需求，这使数据管理人员容易忽略业务中的一些重要数据信息，使该业务出现较多的不充分、不确定因素，提高了商业银行数据治理的难度。
数据信息异常状况频发
在大数据时代下，商业银行的数据治理运用了信息技术功能，这提高了银行的工作效率，但也使银行出现了一些新的问题。比较明显的是在商业银行所运用的业务系统和数据系统中，由于操作或者是技术原因而导致的一些信息和数据异常状况，很可能是因为在进行数据的输入时，由于格式错误或者输入的方法不正确而导致出现的信息异常。如果这些问题没有得到及时的解决，很容易使银行的数据处理工作质量下降。
完善商业银行数据治理的对策措施
建立完善的数据标准体系
随着我国经济的不断发展，商业银行的发展趋势也越来越好，这就使商业银行的具体业务更加丰富多彩，所涉及的产品和信息也越来越多。在这样的发展形势下，我国的商业银行所涉及的数据将会越来越复杂。就此而言，在商业银行进行数据治理问题的研究和实践，对商业银行的发展具有一定的意义。
在大数据背景下，科学技术以及信息技术的不断发展，对实现商业银行信息化数据治理以及数据问题的解决有着重要作用，但为了更好地进行数据治理，有必要完善基础设施，而要完善的数据标准体系则是其中比较重要的一项工作。在当代的商业银行数据中，更多的是涉及各种金融产品和金融类型的条约、合约等数据，这就需要银行的技术管理部门和数据管理部门根据这一些商品的体系和类型。建设标准的相关体系，以便在进行产品的沟通合作时，能够有所参考、有所记录。
例如，可以运用信息技术建立相关的商业银行数据系统，在这个信息系统中明确分类商业产品标准、帐户合约标准等类型，协助商业银行数据管理部门运用大数据功能对信息进行有效分类。并制定相对应的规范使用参考体系，招商银行中的数据按照具体类型和标准规范起来，奠定商业银行数据治理的工作基础，提高数据治理工作的秩序性。
制定科学合理的数据处理标准流程
商业银行的发展能影响到我国社会的经济发展，其数据管理和数据问题都能体现出我国人民的经济情况，因此，商业银行的数据管理对社会发展和我国的经济发展具有重要的意义。而商业银行中的数据问题也因为经济本身性质而变得复杂，这使商业银行中的数据处理工作相对来说有一定的难度。为了更好地对商业银行的数据进行处理，往往会将数据处理工作分为许多个环节，这是为了避免在进行数据治理时出现误差，减少一些不必要的经济损失，得出科学而准确的数据，使相关人员能够更好地根据这些数据分析银行的经济发展状况。
大数据背景之下，利用计算机信息数据处理功能进行商业银行的信息数据处理，有效地提高了数据处理能力。为使工作更加有质量、更有秩序，要制定数据处理标准流程，通过更加严格的管理、使顺序处理工作期间出现的误差能够得到有效减少，提高商业银行的数据处理质量。例如，在进行一个商业银行数据处理的工作流程制定时，要根据相关数据处理的特点和性能进行工作处理流程的分配。可以根据数据的结构问题分析数据具体需要运用结构化、非结构化还是其他类型进行处理。这样的数据处理工作标准能够使数据在处理时有效地针对容易出现问题的环节，减少数据处理过程中出现的一些细节性问题，并提高了商业银行数据处理工作的准确性和规划性。
做好预测性数据处理质量规划
为提高商业银行的数据处理工作质量，应该要做到有效完成银行数据处理工作。预测性的数据处理质量规划对数据处理的质量具有重要影响作用，能够使人们在预测的过程中有效了解商业银行数据处理的大概过程，从而实施相关的工作，使商业银行的数据处理工作部门在进行数据处理的过程中，有效地应对一些突发性的问题并及时得出解决方案。做好预测性的数据处理规划工作要在商业银行的数据管理业务实践中，在进行数据管理的过程中运用大数据系统有效收纳商业银行的数据，并在保证系统安全下，运用大数据信息处理能力，对数据的质量进行统一的分析和规范，从而计算出数据的具体处理方法。
例如，根据大数据对商业银行的信息数据分析功能得出实际的数据发现信息，相关信息处理人员根据这些信息对数据的实际发展状况和处理状况进行预测分析，并运用大数据的模拟功能对信息进行预估，使在进行处理工作时遇到的一些问题能够及时发现，并具有相对的应对方式。要注意，在进行预测性的数据处理质量规划之前，要严格按照数据质量规划的具体标准和体系进行。如果有新的规划和体系，则要立刻改变预测规划，保障规划的准确性、科学性以及有效性，使数据处理质量规划能够对商业银行的数据处理工作具有重要的辅助作用。
制定有效的数据质量评估机制
为了保证商业银行的数据处理工作质量，建立有效的数据质量评估机制具有重要意义。这能够帮助商业银行的工作人员更加具有责任心和积极性，也能使商业银行的数据处理工作更加有效。而制定数据质量评估机制就要根据商业银行的具体发展状况来看，从而保障苹果机制能够符合商业银行的数据处理实际工作运用，突出评估工作的重要性。例如，在商业银行制定相关的数据质量评估机制时，要参考以往的数据管理工作模式、管理经验；
并根据以前的银行数据内容分析，得出质量评估的具体内容；
制定数据质量评估的标准，保证评估工作的准确性。要注意使评估机制更加有效准确，要从商业银行的实际数据处理工作出发，满足商业银行的数据处理工作要求。
结 语
總的看来，在当今这个信息时代、大数据时代，商业银行要想有效地提高银行信息数据处理质量和效率，有必要做好数据处理信息化工作，通过利用计算机信息的数据处理功能，使信息处理更加具有准确性、实效性。并处理商业银行在这里的整个过程中的一些难以解决的问题，使这一些题无法影响商业银行重要数据的使用，推动商业银行的实际数据处理工作进展。就目前而言，我国商业银行在数据治理方面的信息化工作还有待改进，相关管理人员和信息技术人员应该积极地去对大数据时代下的商业银行数据治理工作进行研究，发现更多的技术问题和管理问题并加以解决，使商业银行数据治理工作更具有实际意义。
（中国农业银行股份有限公司青岛黄岛支行）
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