越来越多的银行、监管机构已经意识到了良好的数据质量和高效的管理体系是实现线数据价值的基础。也意识到了数据治理的重要性。在实践中，国内银行如何进行数据治理存在诸多困惑，数据治理的实施也面临诸多困难和挑战。

在大数据、人工智能、云计算等技术创新的推动下，数字化转型受到银行的认可。从而使金融技术用于风险管理、业务受理、信贷流程等核心银行业务。

有效的数据质量控制有利于客观分析和决策。有效的成都银行数据治理是银行实现数字化转型的基础。不断改进数据质量是方法，优化质量是目标，有效的数据管理治理是保证，统一的数据标准是基础。有关数据改造，已经不只是应用、采集方面了。

如何实施成都成都银行数据治理？

数据治理会随着市场关系和业务发展进行分析，形成一个相互合作和验证的现场网络，全面提高数据治理的有效性。

1、数据体系结构管理：用于规划和管理从发电端到用户端的数据分发、传输和存储的逻辑框架；

2、数据模型管理：是企业数据标准的图形表示；

3、数据质量管理：持续监控和评估数据的标准化、准确性、一致性、完整性和及时性；

4、原数据管理：注册企业数据资产并记录其相关性；

5、数据安全管理：设置数据的安全级别，以确保数据得到正确使用；

6、主数据管理：统一定义、集中保存、发布、更新和删除企业密钥和跨系统共享业务数据的过程；