金融业天然就是一个经营数据的行业，一直对数字技术保持高度重视，是数字化转型最早和数字技术应用最广的行业之一。在金融和技术融合过程中，数据治理是关键。当前金融数据治理已由过去局部数据管理，发展到统筹数据整合、智能应用、数据驱动决策和数据开放融合，这对金融数据治理提出了更高的要求，也带来新的挑战。
本期DTALK我们邀请到金融行业嘉宾——大型金融机构信息部负责人 李霏帆，为大家带来《金融机构数据治理实践路径》。
先给大家小小剧透一下分享大纲： 一、初始阶段（数据积攒期） 业务需求⼤ 政治需求（报送）⼩ 管理需求（报表）⼩ 针对这些需求，需要搭建怎样的架构才能满足？
二、成熟阶段（数据使⽤期） 业务需求（⼤）：如果业务发展停滞了，就不需要讨论数据部⻔新阶段了 政治需求（⼤）：随着业务成熟，任何政治需求的失误会带来的损失更⼤。 管理需求（⼤）：业务规模的增⼤伴随着管理难度的增⼤，管理需要更多的数据⽀持。 稳定的数仓开始有点招架不住变化的需求了，所以开始引进数据中台。
数据中台在解决⼤量问题的同时，带来数据治理问题怎么处理，谁处理？
三、未来（数据爆炸期） 随着实时数据、⽂档数据（征信）、⼆进制数据（照⽚，OCR）等数据种类和规模爆发，这些数据存不存？怎么用？谁来做？
是否有一种新的数据架构能够满足当下需求和未来趋势？
1月12日 14:30-15:30 不见不散
报名：https://fs80.cn/hp0lsp
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