前续文章先后对数据运营主流方法论、银行数据运营痛点以及银行数据运营体系的构建要点进行了简析，今天我们换个视角，简单盘点下银行做好数据运营所需的基础设施。
从数据的规划和执行层面不难看出，如果想让数据运营在银行的业务增长中发挥出应有的价值，就需要深入到业务的每一条毛细血管中去，构建起全面的数据采集、管理、呈现和分析能力，而这些都离不开强有力的数据基础设施的支撑。
结合银行在数据采集、呈现和分析等方面的痛点，银行在推进数据基础设施建设时需重点关注的事项有以下几个方面。
1. 数据治理
数据治理是数据运营的基础和前提，主要涉及数据的采集、整合、清洗和共享等方面，旨在确保数据的一致性、准确性、可比性和合规性。
建立完善的数据治理体系框架，明确数据管理的组织架构、职责划分和流程规范。
加强数据质量管理，通过采用数据质量评估工具和方法，定期对数据进行质量检测和评估，及时发现并纠正数据错误、缺失、重复等问题，确保数据始终处于高质量状态。
建立统一的数据共享平台，促进数据在行内各机构间的共享与协同，以满足银行业务运营过程中大量的数据流通、交换与共享需求。
2. 数据资产管理
数据资产管理旨在通过对数据资产的识别、评估、管理和优化配置，实现数据的价值最大化。对于银行而言，良好的数据资产管理能够提高数据的使用效率，降低运营成本，提升业务效益。
对银行的数据资产进行全面盘点和评估，识别出有价值的数据资源，评估数据的准确性、完整性和时效性等质量指标，同时还要了解数据资产的分布情况、使用频率和应用场景等信息，为后续的数据管理提供依据。
对具备复用性的指标管理和标签管理等数据资产进行沉淀，实现客户有效识别，解决企业内部异构系统之间的数据不一致问题。
建立完善的数据资产管理体系，包括制定数据资产管理制度和流程规范，明确数据资产的归属权、使用权和管理责任，进而对数据资产进行统一管理和监控。
3. 数据应用
数据应用是银行业务运营人员的“刚需”，所以也是数据基础设施建设的重点，银行需秉承“数据驱动决策”的原则，将数据分析结果应用于实际业务中，指导具体的经营活动。
推动数据在银行业务领域的广泛应用，包括利用大数据、人工智能等先进技术手段，对客户行为、市场趋势等进行深入分析和预测，为业务决策提供科学依据。
将数据应用于风险控制、反欺诈、智能客服等领域，以提升业务效率和安全性。
建立数据反馈机制，收集业务一线的反馈信息，对数据分析模型和策略进行不断优化和完善，持续提高数据应用的实效性和准确性，以更好地适应客户需求的变化。
4. 数据中台
数据中台是银行数据运营的重要支撑平台，它旨在整合和优化通用的数据资源、应用和服务，实现数据服务的快速响应和高效协同。
建立完善的数据中台架构，包括面向多种数据应用场景的统一的数据门户及数据共享机制，以统一的技术架构、技术组件、公共模块和第三方应用接入规范为基础，提供可复用的标准化数据服务接口及灵活性的数据服务组装，敏捷化地支持业务数据分析。
加强数据中台的能力建设，包括提升数据中台的数据处理能力、分析能力和服务能力。
促进数据中台与业务系统的融合与协同，通过数据中台提供的标准化、可复用的数据服务和组件化能力，支持业务系统快速创新和灵活扩展。
以上是对银行数据运营相关的基础设施做的简要盘点，下篇文章将会从业务层面出发，探讨数据运营赋能银行业务增长的切入点，欢迎持续关注。
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