随着大数据时代的来临,对数据的重视提到了前所未有的高度,数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富.金融行业作为信息化程度最高的行业之一,信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一.本文将详细介绍在金融数据资产诞生之初的数据模型设计阶段,如何更好管理数据资产,提升数据资产质量,高效释放数据资产价值.
随着大数据时代来临,党中央,国务院围绕数字经济,数据要素市场等作出一系列战略部署,明确将大数据战略上升为国家战略重点.2020年"关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见"出台,将"数据"与土地等传统要素列为核心生产要素,并要求加快培育要素市场,强调重点提升社会数据资产价值,政府数据开放共享,数据资源整合安全.
"中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议"中明确提出,"十四五"时期经济社会发展要"以推动高质量发展为主题".企业必须理解高质量发展的内涵,贯彻落实高质量发展的总体要求.为此,企业需要利用高可信的数据资产,建立健全高质量发展的评价体系,为实现高质量发展提供有效的制度支撑,精准把握高质量发展的状态,程度及演化趋势.
数据治理审计作为内部防控风险的第三道防线,其管理发展路线离不开监管对于企业的数据治理内部控制的要求以及推动.企业发展离不开国家,行业的监管大环境,适应环境,适配要求是合规的基础,也是长久发展的基石.本期将为大家阐述数据治理相关监管环境的变化以及企业所需的应对能力,重点聚焦金融行业的监管和应对.
数据资产体系的第三道防线是数据治理审计,在前序1.0的系列文章中已经介绍数据治理如何以审促治,如何从不同视角检查和评价数据治理工作成效,本篇文章进一步从构筑可信的治理防线出发,介绍数据治理审计工作的创新思路与发展方向.
企业需要通过技术手段将个人数据与跨境数据的安全保护以及管理方法落实到操作实务,以此实现高可信数据资产建设的价值.有效的数据采集是实现高可信数据资产全生命周期的第一步,是实现数据资产的来源可信的有效手段,明确黄金数据源是开展高可信数据资产采集活动的关键所在.根据国标GB/T 37988 - 2019中的数据安全PA体系,明确数据安全分级是数据采集安全的重点关注内容,实现有效的数据安全分级是保护高可信数据安全的奠基石.
从数据信任层的数据资产安全保护展开,高可信数据资产与我国最新出台的"数据安全法"中规范数据处理活动,保障数据安全的要求一致.充分有效的保护数据方可实现数据资产的防线可信与安全可信,得到安全保护的数据方可成为高可信数据资产.数据保护是"数据安全法"的重点关注内容,强化高可信数据资产全生命周期的安全保护更是重中之重.
在第一期文章,德勤从国家以及我国金融行业数据治理体系的发展分析着手,结合监管的数据管理政策演进,提出了数据治理2.0 -  - 构建高可信数据资产体系.在此期间,第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过"数据安全法"三审稿,该法将于2021年9月1日起正式施行.我们提出的高可信数据资产正与"数据安全法"规范数据处理活动,保障数据安全的要求完全一致.
前言在不久前结束的G20大阪峰会上,数据治理已成为在全球各国领导层面进行讨论的中心议题,其背景和目的,主要是旨在推动建立新的国际数据监管体系.在我国的金融行业中,随着互联网金融的异军突起和新兴技术的驱动,越来越多的商业银行选择在战略层面开启企业级数字化转型之路,利用数据来赋能业务,利用新技术提升效率和管理精细化.