11月1日，由中國信通院主辦的2019（第二屆）中國金融科技產業峰會進入了第二天分論壇環節。其中，分論壇六《金融業數據治理與應用》在當天下午隆重召開。該論壇由中國通信院云計算與大數據研究所馬鵬瑋主持。
會上，廣發證券股份有限公司信息技術部大數據及智能化團隊總監方偉為與會者題為《廣發證券的數據治理實踐與思考》的分享。
方偉：各位領導、各位嘉賓：
證券行業跟銀行業、互聯網業有不同之處，業務比較復雜多變，非常鼓勵創新，但也非常強調合規、風控。技術方面相對于銀行業和互聯網業，技術投入相對比較低，系統主要以外購系統為主，在這種技術和業務背景下，造成數據基礎相對薄弱，數據管控相對初級，銀行業和互聯網業相比，數據在使用效率上低，數據價值發掘相對比較有限。
我們行業內部，特別是企業內部對于數據越來越看重，做數據治理的動力也越來越強，主要體現在幾個方面：
數據質量問題比較多，導致在經營分析、績效分析時出現很多問題，數據質量問題迫在眉睫需要解決。這種情況下，很多企業往往沒有一個很完整的企業數據目錄，做數據安全管控時往往是分類分級體系沒有完全建立起來，做全面風險管控時，一些支撐性數據比較缺失，做風險質量加總時出現各種數據缺失問題。企業在數據投入方面比較多，但最后的回報到底如何，回報率較低，而且缺乏可以衡量、量化的標準。現在大家逐漸認識到數據是核心競爭力，在全面風險、用戶體驗和精準營銷各方面都要用到數據，如何發揮數據的價值，需要我們對數據做更全面、更深入的治理，這是證券企業內部對數據治理的內部動力。
近期以來，整個行業對數據治理相對比較重視，銀保監協會發布了《銀行業金融數據治理指引》，在證券行業相應工作指引也在征求意見中。全面風險管理規范、信息技術管理辦法中，也對數據治理有很明確的要求，所以監管對數據治理要求越來越明確了。
總體來看，證券行業數據治理目前處于初步探索階段，尋求能夠適合證券業發展的數據治理模式。從投入方面來看，相對于銀行業和互聯網業，目前各個券商對于數據治理方面的投入相對比較弱，在這種情況下，建議向國內先進銀行伙伴、向國外先進頭部榜樣多學習，借鑒他們一些先進的經驗。但我們也必須要看到數據治理是一個比較長期性的工作，需要我們建立長效機制，短期內效果還不太容易凸顯。
二、廣發證券數據治理的實踐歷程
廣發數據治理工作進展，分兩個階段：
2018年之前，更多做數據治理建章立制、組織建設方面的規劃性和準備性工作。
2018年之后，意識到要更多做一些實在落地的工作和應用相結合的工作。
廣發數據治理方面采用DAMA通行方法論，作為我們數據治理的框架。數據治理框架可以把數據治理內容分三個層次：目標層，以應用服務和數據需求管理作為目標，應用服務也是從公司發展戰略演化而來；基于這個目標，可以分解為一系列主數據管理、數據安全、數據標準和數據質量，這是數據治理的一些核心內容。為了支撐這些指數，必須要在數據治理方面做一些戰略性規劃，在組織架構層面做一些保障，要建立相應的制度和相應的流程，保障支撐這些數據治理的實現。
數據治理目標是以業務驅動為出發點，達到業務上管理更加精準、業務更加敏捷、運行更加高效等目標。從管理線和技術線兩個方向入手，以數據質量治理為起步點，逐步推動數據標準化。在業務操作層面，進一步可以擴大數據整合和共享，再進一步促進數據的資產化，增強數據的分析和應用，最后達到數據價值提升的目標。
廣發數據治理三層組織體系，分為決策層、管理層和執行層。由公司領導層組成的數據治理委員會，把數據治理作為公司戰略決策，下面由主管數據領導牽頭，組成一個數據治理工作小組，各個業務部門和IT層面設了數據治理專崗作為數據治理工作具體抓手，IT部門內部設了一個數據治理工作小組，指導數據治理各項工作的實施落地，形成了和公司戰略對齊，各個部門認責數據治理工作，通過專崗執行到位，是這么一個架構。
