Q/ZXQH2024BZ 001-2024 正信期货数据治理标准V1.0（试行） ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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资源简介
以下是《正信期货有限公司数据治理企业标准(试行)》的详细内容总结：
一、框架与目标
- 制定依据
- 遵循《证券期货业网络和信息安全管理办法》《期货公司监督管理办法》等监管规定，参考国标GB/T 34960.5、GB/T 44109等。
- 核心目标
- 提升数据价值，确保数据可用性、完整性、一致性；推动数据标准化应用，赋能业务决策、风险管理及数字化转型。
二、核心原则
- 七大原则
- 价值导向：数据作为资产，通过治理提升应用价值。
- 全局统筹：全生命周期管理，覆盖公司所有部门及子公司。
- 权责一致：明确组织职责（领导小组→工作组→归口部门）。
- 合规性：符合法律法规及监管要求。
- 持续性：数据质量改进需长期投入、螺旋上升。
三、组织架构与职责
| 层级 | 组成 | 核心职责 |
|---|---|---|
| 数据治理专项领导小组 | 总经理任组长，高管、IT/合规/财务负责人 | 审批数据战略、制度规范及资源分配，协调重大决策。 |
| 数据治理工作组 | IT中心分管领导牵头，各部门专人 | 推动标准制定、组织评审、协调问题整改。 |
| 归口部门 | 业务部门设专兼职岗位 | 负责数据录入质量、问题根源分析、定期反馈质量情况。 |
| 审计部门 | 合规与反洗钱管理部 | 监督制度执行，审计数据治理成效。 |
四、数据治理流程
1. 数据战略三阶段
- 第一阶段：搭建治理体系，制定标准与质量/安全管理细则。
- 第二阶段：完善制度流程，新增风险管理赋能目标。
- 第三阶段：全面落地数据文化，拓展至业务创新领域。
2. 数据架构
- 主题域模型：基于证标委Sdom模型，划分 主体、账户、品种、交易、资产、合同、渠道、营销 八大主题域。
- 数仓分层：
- ODS层：贴源数据，保持原始一致性。
- DWD层：数据清洗与规范化。
- DWM/DWS层：聚合统计，生成主题宽表。
- ADS层：OLAP应用层，支持快速查询。
3. 全生命周期管理
| 环节 | 关键要求 |
|---|---|
| 数据采集 | 实时接口为主，文件导入为辅；非结构化数据用OCR/NLP处理；遵循最小必要原则及安全审计。 |
| 数据存储 | 国产化分布式数据库；按Sdom模型制定存储规范；备份策略分级（核心系统高频率备份）。 |
| 数据分析 | 描述性/预测性/机器学习分析；敏感数据需脱敏，三级以上数据限制批量展示。 |
| 数据安全 | 四级分类（L0-L3），按敏感程度管控访问权限（如L3数据需总经理审批）。 |
五、配套管理制度
- 数据模型管理
- 设计分概念模型→逻辑模型→物理模型三阶段；重大变更需评审（如影响多系统或核心业务）。
- 数据标准管理
- 基础类标准：主体、交易等业务属性定义。
- 指标类标准：加工统计规则；新增/变更需专题项目组评审。
- 数据质量管理
- 问题分级（严重/重要/一般），执行整改闭环：
- 严重问题：立即停业→领导小组决策→应急处理。
- 一般问题：归口部门分析根源→制定方案→按月反馈效果。
- 问题分级（严重/重要/一般），执行整改闭环：
- 元数据管理
- 采集业务/技术/操作元数据；平台集中维护，确保与实际系统一致。
六、技术平台要求
- 大数据基础引擎：支持PB级数据处理，国产化兼容，百万级表存储。
- 数据开发平台：提供元数据管理、实时/离线采集、治理工作流（处理能力≥100万笔/秒）。
- 可视化平台：支持多源数据接入、智能图表推荐、大屏秒级刷新。
七、考核与评价
- 指标体系
- 数据质量：准确性（错误率<0.5%）、完整性（关键字段完整率≥98%）。
- 数据安全：访问控制合规性（未经授权访问次数=0）、加密覆盖率100%。
- 流程执行：采集延迟≤4小时，数据分析应用价值≥10次/月。
- 执行机制
- 每半年考核（人工检查+系统监测+问卷），结果挂钩部门绩效。
- 年度评价后制定改进计划，优秀案例表彰，未达标者问责。
八、附则
- 生效时间：2024年10月30日。
- 适用范围：总部、分支机构及控股子公司需执行，全资子公司参照制定。
总结：该标准以监管合规为底线，通过组织协同、流程规范、技术平台三位一体，实现数据从采集到应用的全周期治理。核心亮点包括 主题域驱动的架构设计、四级数据安全管控、量化考核机制，强调通过持续迭代提升数据资产价值。
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