农村信用社数据大集中结束后，在日常经营活动中积累了大量数据，这些数据除了支持银行业务运营外，越来越多地被用于风险控制、产品定价、绩效考核、决策支持等领域。

农村信用社面临着数据质量不高、数据标准不统一、数据无法共享、数据管控流程缺失等问题，严重影响了业务发展和信息化建设的成效。尤其在互联网技术飞速发展和广泛应用的今天，电子商务、移动金融、社交网络等新兴商业模式和互联网渠道大行其道，大规模生成、共享和应用数据的时代已经来临。

传统的结构化数据和“互联网+”时代的大数据已成为农村信用社的重要资产，如何充分挖掘和实时分析蕴藏的业务价值是未来农村信用社全面提升核心竞争力的关键所在。本文将从“互联网+”时代对农村信用社当前数据管控体系带来的挑战入手，在研究同业数据治理先进经验的基础上，提出农村信用社以数据治理工作为抓手，全面提升农村信用社服务能力和水平。

大数据时代带来的挑战

在互联网时代，信息化正在回归“信息为核心”这个本质，数据成为“互联网+”时代新的生产要素，如何更好的实现金融服务的“在线化”和“数据化”成为农村信用社服务升级转型的关键。

“在线化”即金融服务在线化、客户在线化和交易行为场景化，依托“在线化”活的大数据，实现实时采集、管理、分析、挖掘,形成360°全视角业务经营视图，为客户服务、产品创新、预测分析、在线防范欺诈等方面提供全方位服务。“互联网+”大数据时代的到来，为农村信用社数据管控提出前所未有的挑战。

由于河北省农信联社组建晚、信息化建设滞后等原因，存在较沉重的历史包袱，尤其在数据管控方面，组织体系过于行政化，管理体系各种标准、制度等缺失，技术体系平台和工具落后，执行体系人员数据质量意识淡薄，缺少数据资源规划等手段，导致出现了业务数据模型关键要素不完整、数据标准缺失、报表数据修改补录等工作常态化、报表重要业务指标统计口径和规则定义不一致等问题，严重影响了报表的准确性和及时性。

农村信用社的数据架构缺少统一规划，信息化建设主要以满足业务部门需求，存在严重的“先建设、后规划”的工作倒置现象，导致出现了很多“部门系统”，数据难以共享，大数据的应用局限于单一场景，无法利用大数据的完整性、全面性进行全方位、多层次、多维度的使用。

大数据具有数据海量、来源和格式多样性、增长速度快、处理速度要求快、价值等特点，常规的软件方法无法在可容忍的时间内完成存储、管理和处理任务，传统的技术架构无法支撑大数据的处理性能要求，鉴于此，应加大云计算、数据挖掘等大数据技术的研究和应用。

在大数据领域，数据管控是“制度+流程+执行”的综合体，不仅涉及技术，还涉及制度、标准、业务、数据服务等多个方面，这要求数据工程师不仅要具备专业的技术能力，同时还要精通各业务系统、业务流程和业务数据模型，通晓数据的分布、流转。农村信用社技术队伍由于体制等原因，技术队伍相对弱小，同时，由于大数据领域发展较晚，企业对数据管控意识的淡薄，大多没有自己的“数据专家”，导致过度依赖技术工具和专业公司，后续服务和支撑能力严重不足。

数据治理体系建设要点

为应对“互联网+”大数据时代带来的各种挑战，充分利用大数据技术，深度挖掘数据价值，全面提升农村信用社服务响应能力和水平，农村信用社应明确数据治理责任主体，统一数据规划和标准， 提升数据质量，拓宽数据应用领域，实现企业的业务发展战略。

河北省联社应尽快建立数据认责机制，只有建立健全数据认责机制才能稳固数据治理成果。在数据认责方面，数据归口部门及责任人承担数据管理者职责，牵头组织数据治理专题研究，制定流程、制度和办法，明确工作机制，创造数据治理文化氛围，结合技术平台等实现手段落实具体工作。

组织框架体系是数据治理工作有效开展的重要保障。结合农村信用社多级法人的特点，应建立覆盖省、市、县三级的组织架构。

数据治理规范是数据治理日常管理过程中重要的行为准则，数据治理规范体系应包括四个部分：一是数据治理规范和标准遵循性审核，确保数据治理规范和标准切实得到执行和遵循;二是制定数据治理管理规范模板，建立数据治理知识库，对数据治理提供指导性建议和支持性服务;三是知识总结沉淀，总结数据治理过程中的问题，不断改善数据治理规范，总结数据治理最佳实践，通过迭代的数据治理过程，持续的优化数据治理规范体系;四是建立培训分享和借鉴机制，确保数据治理规范能够被正确理解，并贯彻落实，提高工作治理工作的效果和水平。

作者为河北省农信联社党委副书记、纪委书记