3.5  數據治理支撐系統

數據治理不能停留在手工管理層次，而應將相關規劃、制度、規范、流程等通過系統支撐來實現，以促進數據治理高效執行。

針對數據治理的關鍵領域，需要搭建配套的系統進行管理，同時由于各領域間存在著相互協同與驗證的關系，相關配套系統也需要互相引用支撐，才能有效提升數據治理的效率，優化數據治理的效果。

1)建立數據資產管理系統，統一管理全行數據資產，包括元數據、數據模型、數據標準，以及其他重要的企業數據資產，并提供可視化的數據查詢及展現功能，支持通過功能嵌入等方式實現數據資產的快速與便捷訪問。

2)搭建數據質量管理系統，落實數據質量問題治理工作，實現問題發現、跟蹤、治理、評價的全流程閉環管理；搭建數據生命周期管理平臺，落實數據生命周期管理等。

3)不斷豐富前臺源系統的基礎數據，持續加大數據積累與整合的廣度和深度，建設統一的數據倉庫平臺，滿足前臺營銷、統計分析、決策支持、風險管理和新資本協議實施等多種需求，持續提升對數據的挖掘、分析與深度運用能力。

4)在建立上述配套支撐系統的基礎上，還需要實現各系統間的互聯互通，相互協同與驗證，提供數據統一、形式多樣的數據服務。

例如，中國工商銀行針對元數據的管理開發了元數據及軟件資源管理系統，針對數據標準建立了集團信息標準管理服務系統；針對數據質量建立了數據質量管理平臺；針對數據交換有了統一交換系統；針對數據生命周期管理開發了統一清理工具和清理展現平臺。

又如，中國農業銀行建設了元數據管理系統，搭建了業務元數據和技術元數據的集中管理和發布平臺。

基本上各商業銀行都會針對本行具體情況建立不同的應用系統和工具，用以推動數據治理工作的全面開展。