银行数据治理的逻辑深究

全书的简要逻辑如下：

- 第一章定义了银行的数据，第二章概述了银行数据治理，第三章讲整体的数据治理机制设计。 - 第四到十二章分别讲了数据治理的各个领域。首先，为了治理数据，需要把所有数据放到一个整体的数据模型（第4章），做好数据规制。为了构建这个数据模型，需要做元数据管理（第5章），拟定数据标准（第6章）。为了运营数据模型，需要做数据质量管理（第7章）、生命周期管理（第8章）。数据模型的底层技术上，需要定义数据分布与存储（第9章）和数据交换（第10章）标准。为了增强系统的稳定性，需要保障数据安全（第11章）。为了让模型用起来，需要做数据服务（第12章）。P34的图对此有较为详细的说明。 - 第十三章展望了数据治理的未来，主要是两块：一是把数据管起来，将数据资产整理清楚；二是把数据用起来，即在一的基础上，让数据产生效益。具体数据的用处包括，一是各个层级的内部管理决策支持，二是对银行产品，特别是小微及普惠产品的优化和改造，三是增强风险防控能力。

本书的优点包括： - 行文是有个性的。 - 考虑到作者的背景，在文中加入了主要作者所在公司的实践。

本书出版于2016年，作者们有较强的前瞻性，也体现出工商银行在这一领域的功力。