数据作为战略资产正在逐步成为金融机构的核心竞争力，构建以数据资产为核心的体系已成为各大金融机构明确的发展方向，领先者已经在不断探索和利用数据标准化作为监管合规、经营管理、产品创新等核心能力的基石，在数字化时代中抢占先机，以实现数据驱动业务发展的目标。
一、数据标准的含义及分类
1.数据标准的含义
数据标准是对数据的表达、格式及定义的一致约定，包含数据业务属性、技术属性和管理属性的统一定义。业务属性包括中文名称、业务定义、业务规则等，技术属性包括数据类型、数据格式等，管理属性包括数据定义者、数据管理者等。
2.数据标准的分类
数据标准根据不同的数据域分为基础类数据标准、分析类和指标类数据标准两类，其中：
●基础类数据标准：根据企业的不同业务特征分类的数据标准，以金融行业业务特征为例，可分为产品、客户、财务、协议、营销、渠道、交易、公共代码等数据标准类别。
●指标类数据标准：指标为满足监管机构要求或者企业内部经营管理需要，通过对基础数据按一定的业务定义、计算公式、指标口径、统计频率加工后的数据。
二、 数据标准管理的驱动力
1.满足监管合规要求
中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范5.0、数据治理监管指引、银监会数据质量良好标准与新资本协议合规等外部监管要求均对银行业数据标准化提出了明确的要求。
2.提升经营管理效率
用于经营管理的部分数据的定义、分类和统计口径若未在各个业务条线间达成统一，将会导致数据的缺失与不准确，很大程度影响经营管理分析决策的效率。
3.推进产品持续创新
数据标准的实施将有助于提升数据质量，更精准识别客户群体，发现业务瓶颈，建立敏捷的产品创新机制，高效推进产品的优化与变革。
三、数据标准管理建设关键要点
1. 构筑数据标准管理组织：
数据标准管理组织是数据治理工作范围、人员和流程，组织内需要明确数据标准管理的工作目的、管理范围、工作职责、以及数据标准管理的其他相关活动和管理流程等。建立目的包括：
●贯彻执行数据标准体系框架，明确数据标准管理范围。
●组织各项数据管理制度的建立，通过统一数据标准，不断地推动业务创新，提高数据的使用和管理水平。
●加强全行数据管理工作，推动建立数据治理的长效机制，作为提高数据质量的基石。
2、建立数据标准生命周期：
数据管理组织应建立覆盖数据标准全生命周期的管理体系框架，确保数据标准生命周期中发起、评估、审批、发布、应用、管控遵循全行统一语言。标准范围应贯穿数据产生、获取、整合和使用的全过程。
3. 沉淀数据标准管理知识库：
在数据标准管理框架的实践中，沉淀科学合理、符合实际情况并且具有前瞻性的数据标准知识体系，其中包括：
●业务导向：数据标准体系须满足业务发展和业务应用的实际需求，体现特色，突出重点，能够指导数据标准的定义及数据标准在业务层面及技术层面的落地工作。
●经验学习：积极学习同行业经验，充分借鉴国内外业界的先进实践经验，使数据标准体系充分体现业务的发展方向。
●更新优化：数据标准体系需根据实际情况更新优化，其所包含的各项标准应可修订、可执行；整个标准体系应可扩充，能够随着业务发展和数据标准的深入应用不断更新和优化。
4. 平台工具：实现数据标准在系统落地
数据标准管理平台是全行数据标准制定、发布、管理、查询、执行的系统载体。提供统一的数据标准管理与标准执行分析功能，为日后的全行各系统的数据标准化工作应用提供良好基础。主要包含：
●数据标准浏览：提供全方位的数据标准信息浏览查询功能，可以实现标准集查询、标准项浏览、标准集属性浏览、标准版本管理以及订阅数据标准变更。
●数据标准管理：对数据标准进行管理审批，管理的对象包括标准分类、标准集、标准集属性、标准项、标准代码以及标准文件。
●数据标准映射：管理对数据标准的映射。包括标准与元数据的映射、映射关系导入与下载等。
●数据标准分析：通过可视化方式掌握数据标准综合情况，包括：标准数量、映射数量、变更趋势、生效趋势等。
大数据环境对数据治理的要求呈趋严态势，金融机构应从监管合规、经营管理、产品创新等角度出发，建立统一的企业级数据标准，夯实数据质量，确立清晰的数据管理与应用体系，达到源头管控，监管合规、长效治理，价值实现。
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