為了能夠有效的解決數據方面的問題，滿足監管的要求，銀行必須要大力的加強對於數據分析體系的建設，著手解決業務和數據以及技術這三個方面的分工和協作，促進實現數據資產價值的最大化，使銀行的核心競爭力得到持續的提升，幫助銀行在IT的風險管理方面提供一個良好的數據質量。數據分析軟體在實施的過程中需要重點關注以下幾個任務。

建立統一的數據規劃目標

數據規劃指的是根據業務需求，將一切能夠達到業務要求的數據信息進行一個有效的規劃與協調管理，對於現有的數據以及未來計劃所需求的數據進行管理的工作，使獲得的數據能適時滿足外部的監管以及信息的披露還有內部的經營管理和發展目標的需要。進行數據規劃的核心工作主要針對於數據的生命周期中的各個環節，給出一些適合的管理措施和原則，用來指導數據需求的管理成果。在對數據生命周期的策劃里要的就是經過數據應用來制定也方向性的策略，同時也需要根據每個數據項採取對應的處理措施。

建立科學的數據管理工作機制

數據分析（data analystic）的工作機制建設主要依靠著銀行的高層管理者的不斷推動，同時也要建立一個相應的數據管理機制，進行決策與控制。有效的數據管理一定要有專門部門來對這個銀行進行數據管理和應用的職責進行有效的承擔。

建立統一的數據標準規範

數據的標準規範是改進和保障以及提高數據質量的重要依據，這也是數據管理中成敗的關鍵因素。數據的標準化指的是為了促進數據的標準形成以及使用進行的一系列數據標準的規範，即是制定和實施數據的標準以及提高數據管理的全過程。

建立持續的數據質量管理規範

數據的質量管理指的是對於支持業務所需要的數據進行一個全面的質量管理，來保障各種數據的管理工作能夠有效的落實，來實現數據準確和完整的目的，並且提供出有效的增值服務。

近幾年，大多數的銀行都開始從制度到流程來啟動對於數據分析（data analystic）的質量進行全面梳理與核查，初步的建立起一個符合國家監管要求的標準化的數據分析管理體系，適應社會經濟的發展。

文章由Finereport動態報表與BI商業智慧軟體提供！

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