数据治理之“术”
就如何做好数据治理工作，可参考以下四点意见。
其一，做好顶层设计，把数据规划好。数据治理是一项长期、复杂的系统工程，要在组织、机制和标准等方面加强统筹谋划。一是优化组织架构。充分认识数据的重要战略意义，将数据治理纳入企业中长期发展规划，及时调整组织架构，明确内部数据管理职责，理清数据权属关系，自上而下推动数据治理工作。二是完善应用机制。在保障各方数据所有权不变前提下，统筹规划全局数据架构，完善跨机构、跨领域数据融合应用机制，实现数据规范共享和高效应用。三是构建标准体系。建立涵盖金融
数据采集、处理、使用等全流程的标准体系，打造金融数据的“通用语言”，提升金融
数据质量，为数据互通、信息共享和业务协同奠定坚实基础。
其二，健全治理体系，把数据管理好。一是做好
数据资产管理。根据统一的
数据标准体系，建立全局数据模型和科学合理的数据架构。在此基础上，管理维护全局数据资产目录，实现对数据资产的全面梳理和有效管控，解决数据质量不高、数据利用不足等问题。二是做好数据分级管理。综合国家安全、公众权益、个人隐私和企业合法利益等因素，制定数据分级标准，基于全局数据资产目录将数据进行分级。针对不同等级数据采取差异化的控制措施，实现数据精细化管理。三是做好数据共享管理。规范数据共享流程，确保数据使用方在依法合规、保障安全前提下，根据业务需要申请使用数据。数据所有方按规则审核确定数据使用范围、共享方式等，通过数据交换机制实现数据有序流转和安全应用。
其三，加强安全管控，把数据保护好。要遵循“用户授权、最小够用、全程防护”原则，充分评估潜在风险，把好安全关口，加强数据全生命周期安全管理，严防用户数据的泄露、篡改和滥用。在采集环节，要向被采集用户进行明示，明确告知采集和使用的目的、方式以及范围，在获取用户授权后方可采集。在存储环节，通过特征提取、标记化等技术将原始信息进行脱敏，并与关联性较高的敏感信息进行安全隔离、分散存储，严控访问权限，降低数据泄露风险。在使用环节，借助模型运算、多方安全计算等技术，在不归集、不共享原始数据前提下，仅向外提供脱敏后的计算结果。
其四，强化科技赋能，把数据应用好。数据治理的核心环节是数据应用，要从算力、算法、存储、网络等维度加强技术支撑，切实增强数据应用能力。在算力方面，加快分布式架构转型，充分发挥云计算等技术高性能、低成本、可扩展的优势，满足海量
数据分析处理对计算资源的巨大需求。在算法方面，基于深度学习、神经网络等技术设计数据模型和分析算法，提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，为数据插上翅膀，让数据在金融领域展翼翱翔。在存储方面，探索与互联网交易特征相适应、与金融信息安全要求相匹配的
数据存储方案，稳步推动分布式数据库金融应用，实现数据高效存储和弹性扩展。在网络方面，运用物联网技术丰富数据采集维度，利用5G技术带宽大、速度快、延时低等优势提升数据流转效率，打造金融数据“高速公路”。
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