在数字经济浪潮席卷全球的当下，数据资产已成为金融租赁行业转型升级的核心引擎。某金融租赁公司（以下简称W公司）面对数字化转型的战略机遇期，开启了一场"以数据筑基、用治理破局"的革新实践。通过构建"四位一体"的治理框架，打通数据价值链的关键堵点，该公司不仅实现了从数据资源到数据资本的跨越式进化，更在风险防控、业务创新和客户服务领域构筑起差异化的数字竞争力。本案例将深度解码其如何以系统性思维破解治理困局，为金融租赁行业提供数字化转型的鲜活范本。
01项目背景
W公司在数据管理方面还存在数据质量参差不齐、数据应用广度和深度不够、数据安全防护有待加强等问题，制约了数据价值的释放。同时面对国家和监管机构以及股东单位日益严格的数据治理要求，以及对数据安全、隐私保护的高度敏感性，针对公司数据管理工作进行数据治理有序规划及建设，不仅是顺应时代潮流的必然选择，更是公司实现可持续发展、提升核心竞争力的关键之举。
为此，需采取一系列措施，包括但不限于构建统一的数据平台，构建数据治理体系，施行有效数据质量控制策略，建立完善的数据安全防护体系，以及培养数据驱动的文化与人才，从而达到有效地整合内外部数据资源，提高数据的可用性与价值密度，赋能前线业务，优化决策流程，提升客户体验的目标。最终实现数据驱动业务，助力数字化转型愿景。
△项目目标规划图
02项目实施
W公司数据管理能力的提升需结合自身数据管理现状，聚焦"赋能业务发展，服务管理决策"这一规划目标，"健全数据治理、建设数据平台、深化数据应用、加强安全合规"四大关键举措，分阶段、有计划地健全自身数据能力。具体如下：
△阶段任务规划图
本项目实施主要包括三大部分内容，即数据治理体系咨询、数据治理平台建设、数据服务应用建设等，通过专业的治理咨询规划、全面易用的系统平台以及贴合业务场景的数据应用，为公司打造治理、应用双管齐下的数据价值链条。
△任务路线图
03项目成果
1.数据治理体系
本次项目W公司制定了数据治理管理办法，规定了数据管理和应用的具体领域、各个数据职能领域内的目标、遵循的行动原则、完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施。
W公司参考数据治理相关指引和同业数据治理项目经验，并结合实际情况，建立数据治理体系组织架构，形成公司内部从上至下指导推进数据治理工作的组织机制。本次建设的数据治理体系组织架构示意图如下：
△项目组织架构图
2. 元数据管理
W公司针对元数据管理制定了元数据管理办法及元数据落地实施方案，将元数据的新增、变更、管理等流程及职责权限进行了规定，使元数据管理实施工作有据可依。利用亿信华辰睿治工具搭建了元数据管理平台，针对元数据的采集、元数据补充、元数据管理、元数据分析、元数据检核等进行全面支持。
△元数据分析
3.数据标准管理
为了规范数据的管理、使用和共享，W公司制定了统一的规范和标准，以确保数据的一致性、准确性、安全性和互操作性，并通过管理办法规定数据标准的新增、变更、发布、落标等管理规范，让数据标准管理有据可依。W公司制定了企业基础数据标准及指标标准，便于企业内部进行数据规范化管理。
△基础数据标准
利用亿信华辰睿治工具搭建了数据标准管理平台，针对标准的模板、对应标准的新增、变更、发布、评审、版本管理等进行全面系统化管理，并能够设置对应元数据映射，进行标准评估等功能。
通过企业基础数据标准和指标数据标准的建设，指导厂商租赁系统的建设和落标，帮助厂商租赁系统完善数据字段38个，标准化落标128个；以及完善企业数据模型，在数据平台进行落标，大幅度提升了企业数据的规范性和完整性，数据标准化提升21.5%。
4.数据质量管理
制造《数据质量管理办法》，为公司开展全流程、跨部门协作的数据质量管理活动提供了规范支撑；并且为了便于进行后续的奖惩，同时制定《数据质量考核管理办法》，为数据管理提供抓手。
为了提升监管报送的数据质量，并可以在报送前提前发现数据问题，进行了577条监管报送校验规则配置开发，同时形成质检模型通过提前的跑批发现问题并及时整改。
利用亿信华辰睿治工具搭建数据质量管理平台，提供十几种常用质检规则的可视化配置，并支持针对质检规则进行质检模型、自动跑批设置，支持质检完成后自动进行数据问题统计展现及按管理属性进行派单整改，支持在整改时进行数据溯源查询，并支持在线进行数据质检报告生成及质量总体监控。
△质检分析报告
W公司数据治理项目建设以来，已发现数据问题约500个，涉及业务、财务、数据平台约107张数据库表，通过系统发现了很多数据的标准应落未落，以及数据不一致等，且数据问题发现、整改的整个生命周期大大缩短，整体数据整改效率提升30%以上。
5.主数据管理
主数据管理办法针对主数据的组织、职责设置，以及主数据的识别、管理、分发、维护等进行了全面的规定，为主数据的系统化、规范化管理提供依据。本次主数据管理的范围是W公司的机构人员等基础数据，业务类数据包括客户基础数据及财务科目、五级分类等数据。
△主数据分发
通过主数据平台建设，确保了跨部门、跨系统的主数据信息的准确性、一致性，减少因数据不一致导致的决策失误，显著提升了数据统计管理及运营效率。得益于主数据管理系统实现了W公司关键数据的统一标准与实时同步，让W公司能够更精准地分析市场趋势，优化资源配置，进而间接增强市场竞争力。
6.数据服务应用
经过本项目建设，进行了31张内部管理报表开发及4张补录台账表开发，以及进行了4张企业驾驶舱约106个指标的可视化呈现，并实现了移动端驾驶舱展示，企业的数据应用场景得到了大范围拓展开发，提升了企业数据经营管理效率和及时性。达到了初步的数据赋能业务统计分析、精细化经营管理的作用和目标。
△高管驾驶舱示例
在监管报送层面，得益于本次数据治理项目的建设，对于企业的数据进行了整体的摸排及问题的发现和整改，使得监管报送数据的初始化准确率达到了约90%，大大提升了监管报送的效率。
04项目价值
1.体系筑基，DCMM三级认证树立行业标杆
公司通过构建覆盖数据全生命周期的管理体系，成功斩获DCMM（数据管理能力成熟度）三级认证，跻身行业数据治理领先梯队。这一认证不仅是对企业数据标准化、质量管控及跨部门协同能力的权威认可，更标志着数据治理从"零散建设"向"体系化运营"的跨越。通过建立可量化评估的治理框架，企业实现了数据资源向战略资产的升级，为后续智能化治理和行业标准输出奠定坚实基础。
2.制度塑形，打造敏捷治理新范式
通过发布20余项覆盖数据全链路的治理政策与标准，构建起"业务定义权责、技术锚定规则"的双轮驱动机制。创新设计数据标准动态迭代体系，使300余项编码规范、接口定义等标准能够随业务拓展自动演进，实现制度刚性约束与业务柔性创新的动态平衡。该体系使跨系统数据一致性达标率突破92%，数据认责响应时效提升3倍，真正让治理制度成为业务创新的"加速器"而非"制动器"。
3.平台赋能，构建透明化治理新生态
创新打造集数据标准、元数据、质量监控于一体的综合数据治理管控平台，实现全流程线上化、可视化管理。平台采用低代码交互设计和自动化规则引擎，将技术术语转化为业务友好型操作界面，使非技术人员参与治理的效率提升60%。通过实时数据血缘图谱和异常预警看板，企业首次实现"治理过程可追溯、问题定位分钟级"，推动跨部门协作周期缩短50%，让数据治理从"被动响应"迈向"主动智控"的新阶段。
4.深化应用，激活业务增长新势能
以BI智能分析平台为枢纽，构建"高管驾驶舱-部门作战室-前线工作台"三级决策赋能体系，实现经营分析颗粒度从月度到实时的跃迁。目前已孵化租赁资产定价模型、客户流失预警等9个AI决策场景，推动业务响应效率提升40%。未来将通过引入知识图谱与强化学习技术，打造"数据洞察自动生成-业务策略智能推荐"的认知引擎，使数据价值转化周期缩短60%，开启"每一个业务动作皆有数据支撑"的智慧运营新时代。