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相對銀行、互聯網行業而言，證券行業數據基礎較為薄弱，數據治理仍然面臨許多挑戰：數據治理體系不完善，導致數據治理難以長效開展；理論與落地結合度不高，導致治理落地困難；數據治理以事后整改為主，與數據研發脫節，導致數據治理效率不高；數據治理工作量大，導致難以推廣；數據治理投入很大，但業務感知不明顯……建設全面有效的行業數據治理體系挑戰重重。

02 課題摘要

長亮科技與天風證券等公司立足證券行業數據治理體系建設現狀，以實現數據資產價值為目標導向，以DAMA等國內外數據治理組織的數據治理方法論為理論指導，以銀行、互聯網優秀案例為參照，以證券期貨行業的實踐成果為基礎，建立了完善的證券行業智能化數據全生命周期治理的方法論，并結合天風證券數據治理、數據全生命周期管理經驗，研發了一款適用于證券行業的可實現全生命周期數據治理的數據資產管理平臺。

03 課題思路

課題圍繞數據流程化精準化管控、數據治理研發融合、數據資產管理賦能、數據資產價值評估四個方向展開重點研究，旨在為同業數據治理提供借鑒，賦能資本市場和證券行業高質量發展。

數據流程化、精準化管控：從數據生產、采集、傳輸、消費、銷毀的全流程入手，制定科學的、符合證券行業特點的數據全生命周期管控，并將管控流程落地到平臺，實現真正意義的精準管控；

數據治理研發融合：將數據資產管理平臺、數據建模平臺嵌入到（或者應用到）應用與數據研發流程中，將繁瑣的人工處理向智能化和自動化轉變，從而將事后整改提升到事前規范、事中管控，實現治理目標、提升研發質量；

數據資產管理及賦能：整合數據標準、數據質量、元數據管理等功能，提升存量數據管控效率，并借助機器學習算法提升數據治理與研發效率。同時，建立數據資產目錄，支持業務人員數據資產查詢搜索，為業務賦能；

建立量化體系對數據資產價值評估：通過量化方法從數據價值、數據質量兩方面進行數據資產評估，為數據應用提供參考，為IT建設投入提供指引。

數字化轉型已經成為眾多證券公司的戰略共識，而數據治理則是數字化轉型的必經之路。然而數據治理并非一朝一夕可速成的龐大工程，如果說一支具備業務知識、數據思維、專業技能的數據治理人才隊伍是基礎，那么智能化的數據治理平臺則是必不可少的工具。未來長亮科技將繼續探索人工智能技術，不斷提升數據治理平臺的智能化水平，為證券行業建設全面有效的行業數據治理體系賦能。