数据治理是银行业高质量推进数字化转型的重要基础。随着监管部门对数据安全、数据质量要求的不断提高，银行机构亟需深化对数据的精细化管理，确保数据的准确性、安全性以及合规性。银行通过建立统一的数据标准，规范数据采集、处理、存储和使用等流程，提高数据的质量和价值，避免数据泄露、不合规使用等问题，为数字化转型提供可靠的数据基础。

数据模型建设是推动高质量数据治理体系的核心环节。银行业作为早期开展数字化转型的行业，在取得了诸多显著的成果同时，也暴露出了一些问题。在银行的数据管理模式从粗放式扩张向集约式管理转变的过程中，出现了数据架构、数据质量等方面的问题。例如，数据质量无法满足运营安全要求，数据架构难以支撑业务创新需求等。构建企业级数据模型可以帮助银行厘清数据分布关系，优化数据架构，确保数据的一致性、完整性和易用性，进而提升数据应用效率，激发数据的业务价值。

来源：大数据技术标准推进委员会

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