平安信托：“高质量、高安全、高价值”数据治理实践

来源：鑫智奖·2025第六届金融机构数智化转型优秀案例评选

获奖单位：平安信托

荣获奖项：数据管理优秀案例奖

一、项目背景及目标

金融科技成为金融业数字化转型的新武器，也是发展数字经济的新引擎。数据则是金融科技引擎中不可或缺的动力燃料，对于数据的使用和管理越来越被金融业所重视。如何管好数据、挖掘数据资产价值已成为当前金融机构加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的重要基础之一。数据治理能力也成为金融机构核心竞争力的重要组成部分。

2022年1月10日，中国银保监会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，该指导意见强调，银行保险机构要加强顶层设计和统筹规划，科学制定数字化转型战略，统筹推进工作。要从健全数据治理体系、增强数据管理能力、加强数据质量控制、提高数据应用能力等四个方面提升数据治理与应用能力。要加强数据安全和隐私保护，强化对数据的安全访问控制，建立数据全生命周期的安全闭环管理机制。

放眼信托行业，整个行业数字化水平不高，缺乏统一的业务标准和数据标准，信息系统建设及投入不足、治理领域不成体系化成为整个行业较为突出的问题，进而造成跨系统高质量的数据流通难度大，数据收集和处理效率不高，不能有效支撑经营决策。数字化转型已成信托业共识，而数据治理是数字化转型的必经之路。

本项目实施范围聚焦数据的“高质量、高安全、高价值”，涉及到数据治理的模块主要是数据模型、数据标准、元数据、数据质量、数据安全。

数据质量：从机制、文化、流程、技术和方法等层面推动数据质量提升。

数据安全：从数据全生命周期各阶段用数场景，完善数据安全策略，强化技术管控，持续加强终端、服务器使用过程中的数据存储、传输、展示等场景的数据安全检查。

数据应用：探索创新技术，并不断沉淀数据成品，持续深化各领域数据应用和价值实现。打造并有效利用数据资产视图、数据资产地图、数据沙盒等，提升数据综合多维服务能力，降低数据应用门槛。

二、创新点

经过几年的努力，我们大胆探索，勇于创新，项目取得成功，各关联方受益数据治理能力的提升。项目的创新点总结包括：

（1）数据治理模式创新

“价值创造”是平安信托数据治理模式坚守的原则和行动的宗旨。数据治理的效果要用数据创造价值来衡量。基于这个原则和宗旨，我们进行全局性顶层设计。构建“1图1路N法N能”的数据治理体系，将“赋能业务”作为数据治理的落脚点。数据管理制度建设在具体业务/研发流程上，再将流程建设在项目上，在数据流转的各环节中实现数据自治，构建创新的企业级数据治理生态圈。

（2）数据质量管理创新

从数据质量标准规则体系制定、质量问题管理流程搭建、落实质量问题的采集分析到质量问题的解决，形成了一套“定义-发现-处理-总结”全流程数据质量管理解决方案，并因地制宜开展多场景应用。在解决跨部门的重大数据质量问题时，实现嵌入管理、嵌入业务、嵌入科技、嵌入质量管控平台和嵌入考核。

（3）治理工具套件创新

①元数据管理套件

通过对元数据信息进行统一集中化管理，能便捷、高效、快速的进行数据探查，降低元数据使用过程中的沟通成本，促进内部元数据信息的共享。同时，对数据血缘关系进行维护，帮助我们加快理解数据的内容、关系及相关属性。用户使用过程中也可对关心的元数据信息做收藏、订阅变更通知操作，通过元数据的订阅变更通知，系统会将变更后的信息通过邮件发送给相关用户，实现用户对关注的元数据信息进行跟踪。

②数据标准落标套件

实现DDL去手工化，并通过自动化编码推动数据标准落标管控。通过Bettle平台的内置建模规则引擎，灵活配置规则来定义规范的数据库建模，实现数据标准系统层面的落标，并自动生成DDL脚本，对“开发-测试-生产”环境的表结构进行统一管理，通过基准对比，差异生成，增量合并，实现强一致，自动化管控。 引入AI技术，提取业务术语，形成行业的命名标准、基础标准库、代码标准库，实现标准自动化落标。

③数据加解密套件

研发“传·存·用”全过程的加解密工具：自研ETL加解密工具，实现数据传输过程中的加解密；行业首家引入国密算法，确保数据库存储加密的安全性；自研数据采集流程中敏感字段的加解密工具，保障数据采集使用中的安全。

④数据资产和分类分级套件

引入AI方法，对主题表自动化检索、表关联关系自动化推测，为语义检索提供语料，提升数据资产和数据地图的完整性和准确性。对数据资产进行扫描，自动识别和推荐数据分类分级，减少大量的人工分类工作，提升效率。

（4）治理效果评价创新

传统的数据治理评价体系包括DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》等标准，这些标准都是大而全的，覆盖数据治理的方方面面。大而全不代表不好，但不适合大多数公司的场景。对1000人以下的中小型公司而言，应以实用为主，以解决问题为切入点，量力而为，稳扎稳打。

创新治理效果和数据成熟度评估，采用嵌入式“项目+”的数据治理评价体系。每个具体项目的数据治理制定不同的评价指标，比如在估值数据治理中，数据成熟的指标主要是数据自动化估值替代人工估值的比例；再如，在监管报送数据治理中，数据成熟的指标主要是数据准确率，辅以及时性和去手工性比例。

三、项目技术方案

本项目实施方法和思路归纳为四个“全”，即全局性顶层设计、全流程质量管控、全领域安全管理以及全场景价值赋能。

（1）全局性顶层设计——搭建数据治理体系

结合数据治理的先进方法论和行业内先进实践，设计出一套全面、行之有效的数据治理体系。结合各项工作的优先级、实施难易程度和实施价值综合评估，制定合理的建议和对策，保障数据治理工作有序开展。

深入了解目前业务系统及数据现状，明确“在哪儿”， 绘制数据治理蓝图，决定“去哪儿”，选择适合公司实际情况的数据治理建设路径，规划“如何去”，最大程度的为公司数字化经营保驾护航。

（2）全流程质量管控——事前事中事后QC

基于“关键和实用数据优先”的理念，持续性开展全流程的质量管理工作。基于业务场景部署事前、事中、事后全链路数据质量管控措施。

1）事前预防控制

第一，强化数据认责管理。形成以数据认责为基础的数据质量管控机制，确定数据主管方，压实各方责任，从数据产生伊始就重视数据质量，划定职责界限，强化数据源头管理，形成以数据认责为基础的数据质量管控机制。

第二，所有线下数据纳入系统化管控。针对目前存在的数据未线上化及业务范围跨市场，数据来源种类较多，数据混杂等问题，通过完善系统流程并制定数据准入规则，在使用共享数据的时候，各部门统一配套系统，进行整体规划，完善关注客户信息外部市场数据，加强风险管控以及支持日常经营决策等。业务数据线上化管理整体流程如下：

第三，制定数据标准。遵循共享性、稳定性、唯一性、可行性、前瞻性和扩展性等原则开展数据标准制定。

依据企业数据标准定义，数据标准管理范围包括业务术语标准、基础数据标准、代码标准（或称“代码数据”）和指标数据标准，在数据标准研究和实施过程中将把代码标准纳入基础数据标准进行统一管理。

数据标准落地实施是一个循序渐进的过程，应在合理规划、明确体系框架的基础上，根据业务运营管理需求，分步骤逐步推进实施。结合业务需求、考虑现实难点、循序渐进推动。

采取以下三种数据标准落地策略：

第四，规范元数据信息管理。对每个数据元素的业务描述、数据结构、业务规则、质量规则、管理规则等进行清晰定义，使数据能够被理解和使用，有助于确定和记录用于衡量数据质量的标准和要求，做好元数据管控是预防数据质量问题的基础，也可以支持改进数据质量工作。例如，我们对中国银保监会信托业监管数据标准化规范4.0规范要求进行元数据信息梳理，确保各数据项定义清晰准确，满足监管数据报送数据口径。

在对数据库变更规范化管理过程中，引入数据质量DDQM平台，内置建模规则引擎，灵活配置规则来定义规范的数据库建模要求，通过语法解析，性能把控，风险评估，自动备份数据等功能，降低流程风险，实现数据标准落地管控。对表、字段、索引、触发器、函数等的命名规则、属性规则、语法规则等实现开发过程中实时事前管控。

第五，制定前端数据录入和审核管控机制。在前端录入系统配置数据自动化校验规则，实施控制以防止数据输入错误，配套后台人工审核前端录入数据质量情况，及时纠正源系统中产生的不规范数据。

针对几类常见的源头数据录入问题，梳理对应的解决方案/建议。

第六，推动业务流程再造，组织数据源梳理。整合系统数据，打破数据孤岛，优化系统现有流程。

2）事中过程控制

第一，制定数据质量预警监控机制。在数据的维护和使用过程中配置质量检核规则，对于数据质量边界模糊的数据配置相关数据关联性或相似性监控。

第二，建立数据质量流程化控制体系。对数据全生命周期的各环节进行数据质量流程化控制，确保数据质量问题闭环管理。

3）事后监督控制

第一，定期对数据质量问题开展全面评估，形成数据质量报告。归纳和总结相关经验。

第二，对数据质量情况进行考核。对问题发生率、解决率、解决时效、是否产生重大数据合规事件等方面建立评价指标，根据整改及评价结果，进行问责，并将数据治理工作纳入公司绩效考核体系，以实现数据质量的持续提升。对于重大数据质量差错，予以通报；对于数据治理的违法违规行为，将依据公司相关制度进行处罚。

（3）全领域安全管理——数据生命周期安全管理

基于“横到边、纵到底”的理念，构建以实现客户隐私权为核心的数据安全体系（如下图），审慎处理在数据的收集、传输、存储、使用、删除、销毁等各环节的操作，严格进行数据全生命周期管理。通过信息收集授权、传输加密、存储加密、使用管控、删除彻底、监督销毁等措施，严防数据安全风险，确保公司内、外数据的有效隔离，未经授权数据无法共享。

1）数据收集：确保数据收集符合法律、法规、规章制度和监管要求。遵循数据最小化原则，仅收集业务开展和公司经营所需的数据。针对个人信息收集明示授权，通过线下合同，线上APP弹窗、官网URL链接，明示隐私协议政策条款。

2）数据传输：数据传输采用加密算法传输，保障数据安全传输，确保数据在传输过程的保密性、完整性和可用性。

3）数据存储：根据数据分级分类情况，采取必要的技术和管理措施确保数据存储的保密性、完整性和可用性。针对高敏感类别的个人信息实施加密（如国密算法）、去标识化、匿名化。基于国家及行业等数据分类分级的优秀案例，我们根据实际情况，通过如下三个阶段对数据展开分类分级工作：第一阶段，业务梳理。在厘清各业务条线数据的同时制定分类分级策略，并确定数据的管理主体。第二阶段，数据分类。根据数据的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类。第三阶段，数据分级。在数据分类基础上，根据影响对象、影响程度及数据安全定级判定原则，将数据安全等级由高至低划分为：国密（S5）、商业绝密（S4）、商业机密（S3）、商业秘密（S2）及普通（S1）五级并对不同级别数据采用不同的应对措施。针对高敏感类别的个人信息实施加密算法、去标识化、匿名化等。

4）数据使用：明确使用的目的和用途，确保使用符合法律、法规、规章制度和监管要求。针对敏感信息，通过数据脱敏、展示屏蔽加强技术管控。严格把控数据外发，未经授权不得公开披露、委托/加工处理信息。

5）数据删除在金融产品和服务所涉及的系统中去除个人信息，确保其不可被检索和访问。

6）数据销毁建立数据销毁策略和管理制度，明确销毁对象、流程、方式和要求，对介质销毁过程进行监督与记录，确保销毁数据不能实质地重读或重组。

（4）全场景价值赋能——以价值为导向数据治理

以价值为导向开展数据治理，发挥数据资产价值。我们将“赋能业务，降本增效，符合监管要求”作为衡量数据治理成效和数据资产价值的重要指标。

1）赋能业务

建设企业级数据仓库，实现了公司内外部海量多源数据的集成、整合、共享和输出，为整个公司的商务智能提供支持。采用“一个平台，五个统一”开展数仓平台建设。“一个平台”，即搭建了四层数据仓库的数据架构（贴源层、整合模型层、共性加工层、应用集市层）。“五个统一”即：统一数据集成、统一数据模型、统一数据管控、统一调度监控、统一数据服务。通过提供特定集市和应用支持，满足特定业务需求，为业务应用进行赋能。在监管合规、风险管理、投资研究等领域输出数据价值。

2）降本增效

要同时关注数据生产要素以及为业务带来的降本增效。

①数据生产要素的降本增效

围绕数据生产要素支出分别的基本情况，重点从人力投入 、研发投入 、对外委托数据业务支出成本等方面开展降本增效。

②为业务带来的降本增效

结合公司实际情况，要重点从提升估值自动化效率、提升风险管控水平等方面关注为业务来带的降本增效。

3）监管合规

合规经营是监管机构对所有金融机构的基本要求，其中，非现场监管报送和信息安全是监管机构在数据领域关注的重点。通过公司数据治理保证数据质量、数据时效和数据安全，满足监管合规要求，降低合规风险。

四、项目过程管理

本项目采用“整体规划，分步实施”的策略，共分为四个阶段：

第一阶段（2019年~2020年），从初始级迈向受管理级，明确未来发展路径，启动数据治理体系规划。

数据治理机制建设，通过对公司数据治理现状的充分调研及分析，设计公司数据治理体系蓝图，明确公司数据治理组织架构，制定数据治理管理制度，设置了数据治理、数据安全等专、兼职工作岗位，通过对各项制度的贯彻落实，确保各岗位工作彼此协调、执行到位。（2）制定数据质量闭环管理流程，推动业务流程再造、前端管控、打通系统间流程断点，持续提升公司数据质量。（3）制定数据安全管控流程，制定相关规范和模板，对数据安全管理的现状进行定期检查。

第二阶段（2020年~2021年），从受管理级迈入稳健级，建立健全数据治理机制。

（1）持续完善数据治理管理体系，建立统计专员工作机制，建设全员统计文化；建立数据成熟度评估体系；建立上游系统变更影响评估机制。（2）规范元数据管理，推动完善数据字典，推动基础数据标准落标。（3）开展专项数据治理，针对标品数据、监管报送、理财券、无头流水等开展专项治理，搭建数据质量管理平台，配置检核规则，持续提升公司数据质量。（4）完善数据访问安全控制机制，通过数据保密等级分级、关系人访问权限梳理、控制机制设计等手段，确保数据得到正当的访问和使用，提升数据安全保护能力。

第三阶段（2021年~2024年），达到稳健级管理，更大程度发挥数据资产价值。

（1）完善数据治理制度，契合业务发展目标不断修订、优化和落实各项制度流程的执行并强化认责评价。（2）建立数据认责矩阵，强化数据认责管理。（3）推进数据资产盘点，通过数据资产化，丰富数据资产应用场景，促进数据在“内增值，外增效”两方面的价值变现。（4）完善数据治理平台，推动数据标准落标线上化，支持数据治理工作的自动化、高效化开展。（5）完善数据安全控制机制，不断完善数据安全控制机制，加强数据安全检查与考核，适时引入数据安全管理工具，提高数据安全管理效率和防护等级。

第四阶段（2020年~2024年）：拓展交流，积极以自身为样板开展实践，赋能行业数据治理体系建设。

持续开展数据治理工作，包括参加行业课题、金融学会课题、外部数据管理交流活动等。

五、项目运营及成效

经过持之不懈的数据治理建设，我们在数据治理体系顶层设计、夯实数据质量基础、确保数据安全和提高数据价值方面取得显著成效。

（1）搭建全局性完整的数据治理顶层架构

在全局性顶层设计上面，构建“1图1路N法N能”的数据治理体系，多层次数据治理组织架构，以及搭建多梯次数据治理管理制度。

1）构建“1图1路N法N能”的数据治理体系

平安信托的的数据治理体系概括来说就是：一张图、一条路、多方法、深赋能。“一张图”是指公司在决定开展数据治理工作时我们首先围绕公司战略制定了数据治理的蓝图规划，“一条路”就是实施路径，我们采用整体规划，分步实施的理念将我们的数据治理工作进行阶段划分，方法机制层面主要是从治“规”，治“人”，治“数”三个方面展开，最终落脚在业务赋能上，创造业务价值。

2）建立多层次数据治理组织架构

根据公司经营管理目标、规模和复杂程度，搭建与其相适应的组织架构，包括董事会、监事会、信息科技管理委员会和数据治理委员会，并设置数据治理管理专职管理岗位，在各业务部门设置数据治理对接工作兼职岗位，通过对各项制度的贯彻落实，确保各岗位工作彼此协调、执行到位。

同时，将数据治理纳入全面风险管理范畴，定期向全面风险管理委员会汇报因数据治理可能带来的监管合规风险、数据安全风险等。

3）搭建多梯次数据治理管理制度

为贯彻监管部门数据管理精神，有效提升数据管理能力，加强数据安全保障，充分发挥数据资产价值，平安信托根据实际公司治理优先级，首先从数据标准、数据质量和元数据治理入手，再逐步涉猎其他治理领域，并制定对应的管理制度，数据治理管理体系文件通过层次化的方法确立数据治理目标、原则、要求、规范和指引流程，指导实施数据治理工作，公司制定《平安信托数据治理管理制度》及配套的管理办法和规范流程指引。

（2）数据质量

在数据质量管控方面取得了如下显著成效：

1）建立公司级的数据质量管控体系，形成一套行之有效的数据质量管控方法，搭建了数据质量监控平台并用可视化方式展现数据监控结果。

2）通过制定数据认责机制，确定数据管理方及其他相关方（数据录入方、使用方、加工方等）职责，并实施数据质量追责、问责和激励等措施。将数据质量管控嵌入到具体的业务流程中，让业务流程中的数据管理方对其生成的数据质量负责，并推动在其流程中实施数据质量标准。此举在监管报送端生成报表的数据准确性、及时性方面得到了很大的提升。

3）搭建“数据质量管理专员-业务质量管理专员-技术质量管理专员”“三专”协作体系，让与数据交互干系人积极参与进来，形成有人提出、有人管理、有人跟进、有人解决的“四有”数据问题，从根本上分析并解决质量问题，达到真正的闭环管控。

将重点集中在主数据管理上，遵循“二八原则”，通过对20%的核心数据进行管控，解决80%以上的数据质量问题。联合9大部门，检视70+个系统，梳理9000+个字段，排查发现420+个异常数据项，涉及异常数据10万+条，梳理121个业务流程，发现339个问题，提出86个优化点，完成159项规范化。

4）通过自研的元数据管控平台，确保元数据信息的完备与准确；通过引入Bettle平台，推动数据标准落标，实现规范化检核确保开发脚本质量，并在检核后实现去手工全自动化发布上线，这也保证了”开发-测试-生产”各环节结果的一致性，防范随意对DDL 脚本执行变更而导致的生产问题。

5）嵌入数据产品项目中，通过“质量+”促进数据产品项目成功。

以公司管理驾驶舱数据治理专项为例，持续通过数据治理、流程再造断点衔接，不断提升整体数据质量。完善流程/断点17个，修正数据18694条。月均访问人数300+，月均访问次数7000+，多位领导公司班子领导均为活跃用户。

定期举行数据质量文化线上或线下宣传培训，让全员建立质量观念，提高对数据质量的重视程度，不同岗位中与数据打交道的相关人员，对低质量数据所产生的影响有了深刻的理解，对数据的可靠性和可信度所产生的价值有了深切的感悟，对自身岗位对数据质量提升和质量管理可以做出的贡献有了认同感。

（3）数据安全

建立健全信息安全管理体系，建成“人防+技防”智慧安全生态体系，外防网络威胁攻击，内防隐私数据外泄。落实隐私安全管理体系保障，强化数据全生命周期管理，通过梳理形成了平安信托数据分类分级标准，并根据分类分级情况对数据进行管控，针对隐私数据脱敏、加密存储等，防止数据在传输过程泄露或被破坏，数据安全管理日益规范化、标准化、常态化。

1）自上而下的信息安全组织体系：压实责任，通过顶层设计保障信息安全工作的“一把手性质”，遵循“三道防线”原则，将安全事件与部门、个人绩效挂钩，保障信息安全管理要求有效落地。

2）相辅相成的信息安全制度体系：将制度建立在流程上，流程建立在系统上，通过有效的机制运行，保障信息资产安全。

3）纵深防御的信息安全技术体系：通过静态和动态加密控制强化保密性、通过对信息内容的发布（包括合规性监测和拦截）、传输、存储等各环节管控强化完整性。

4）前置贯穿的信息安全运营体系：安全前置，将信息安全控制融入到企业经营和系统全生命周期中，通过“事前评审、事中监控、事后处置机制”降低安全风险。

5）联防联控的信息安全监督体系：通过三道防线，防范客户信息和数据外泄。

将数据安全保护作为重中之重，秉承“数据最小化”、“存储期限最小化”、“完整性与保密性”等原则，保护客户及公司数据，防止数据违规共享、滥用和泄露。

（4）数据价值

以价值为导向开展数据治理，发挥数据资产价值。我们将“赋能业务，降本增效，符合监管要求”作为衡量数据治理成效和数据资产价值的重要指标。

1）赋能业务

为了更好的赋能业务，搭建企业级数据仓库，将不同来源的数据整合到数仓模型中，为业务运营提供洞察，赋能商业分析和高效决策。

在数据治理的推动下，平安信托的数据价值得以全面释放。在业务赋能方面，通过智能化的系统建设，助力家族信托、保险金信托产品销售规模大幅提升；在风险管控方面，基于完整的数据流和高质量的数据基础，实现募、投、管、退全方位的智能化风险管控；在运营提效方面，通过自动估值等智能化手段，支持产品高效运作，形成展业优势；在监管合规方面，搭建统一监管报送平台，建设统一监管数据集市，保障不同报送端数据报送口径一致，经过多轮自查，完成历史数据梳理及修复，全面提升报送数据质量和时效。

2）降本增效

①数据生产要素降本增效

在数据平台软硬件成本方面，对大数据平台进行数据和任务的治理和清理，降低CPU和存储量，每月费用降低30%。

在数据研发人力投入方面，投产效率和效益提升，单以2021年为例，投产需求781个，在人力规模不增长情况下，投产同比增长18%。

在外部数据采购方面，减少重复采购和无效采购，以资本市场资讯数据为例，由原来两家供应商减少至一家供应商，一方面成本下降50%以上，另一方面避免了多头数据不一致来带的困扰。

②为业务带来降本增效

以自动估值数据治理专项为例，通过对流程及数据进行梳理，运营效率得到有效提升，业务作业量增长30%的同时，成本下降约300万/年。

以标品能力建设数据治理专项为例，在数据治理的加持下，支持标品自动化风控指标943项,共配置风控条目6.9万+，风控条目系统自动化率>90%。2024年预警及处理风险指标预警6000+次。标品事后风控流动性风险管控，监控月频提升至日频。

3）监管合规

通过一系列数据治理，助力公司数字化合规建设，促进监管合规领域中的动态外规内化、销售&交易&服务过程中的合规风险识别监测和预警、以及合规报告报送等场景的落地实施。

以反洗钱领域数据治理为例，建立反洗钱数据集市，开发反洗钱评级、可疑等方面的数据模型，提升可疑洗钱行为的监测和预警。

以监管数据报送数据治理专项为例，实现监管报送报表全自动化产出，业务做完，数据即记录到源系统，监管报表即自动产出。监管报送数据成熟度不断提升，数据准确率提升至98%以上，核心报表基本实现全自动化，报送效率大幅提升。

4）助力数字化转型

项目的实施以及嵌入式参与业务项目的数据治理工作助力公司数字化转型。促进：1）构建资金生态智能系统，打造业内第一家资金经理的“最强大脑”；2）构建资产生态智能系统，资产经理一站式的“办事大厅”和风险经理的“罗盘灯塔”；3）运营中台智能信托，成为产品经理的“智能助手”和运营经理“提效神器”；4）构建智慧经分智能系统，打造成为管理层的“决策助手”和全体员工的“发动机”。

在取得上述成效的同时，公司数据治理项目也获得外界的认可和积极评价。课题《数据治理视角下的数据信托服务研究》获得深圳经济特区金融学会2023年度重点研究课题优秀论文奖。积极探索数据信托业务模式创新，《数据信托：一种数据要素流通的新型解决方案》荣获“数据要素X”大赛广东分赛金融赛道优秀奖，获得政府部门对我司数据业务创新能力的高度认可。数据治理项目案例收录至《IDC Perspectives：中国金融业数据治理市场洞察》、荣获工业和信息化部、广东省人民政府联合主办的赛事中“2023中国数字技术创新应用大赛-数据治理赛道”二等奖和DAMA中国数据治理最佳实践奖。

六、经验总结

从业界实践看，数据治理项目在实施过程中存在极大的挑战。为此在项目实施伊始，我们就充分调研各方（包括平安集团内子公司、信托同业）和案例分析，提取优秀经验，总结经验教训。在"项目+"数据治理实践中，我们通过深入探索和系统实施，总结归纳出以下五点关键经验与启示：

（1）数据治理是一项企业级工作，高层真正的重视是成功关键。

从顶层规划开始，公司需要建立明确的数据治理战略目标，构建跨部门协同机制，投入必要的资源保障，同时通过组织架构的优化调整，确保公司高层的重视，并将数据治理工作有效融入企业运营体系，成为推动企业数字化转型的核心动力。

（2）数据治理难点和核心是对业务流程的优化和重塑。

这要求我们不仅仅关注技术层面的数据处理，更要深入理解业务本质，发现业务流程中的数据痛点，通过数据驱动的方式推动业务流程的标准化、规范化和智能化改造。这一过程需要业务部门和技术部门的深度协同，建立以数据为导向的业务决策机制，从而实现业务价值的最大化。

（3）数据质量的提升的关键是对数据的使用。

单纯依靠技术手段进行数据清洗和标准化只能解决表面问题，真正提升数据质量需要建立数据使用的反馈机制，通过数据在实际业务场景中的应用，发现数据问题，优化数据治理策略。同时，要培养"以用促治"的理念，让数据在使用过程中不断迭代优化，形成质量提升的良性循环。

（4）数据治理的效果要用数据创造价值来衡量。

需要采取合适的方法量化数据治理的价值。通过建立数据价值的评估模型，推动数据治理从"成本中心"向"价值中心"转变，真正实现数据驱动业务创新和价值创造的目标。

（5）数据治理是个持续工程，需要长期坚持不懈。

数据治理工作并非一蹴而就，需要长期坚持不懈，包括建立完善的数据治理制度体系，培养数据治理文化，构建持续改进的运营机制。同时，要适应企业数字化转型的不断深化，持续优化治理策略，确保数据治理能够与时俱进，始终为企业创造新的价值增长点。

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