从11月开始，将开展本年度的课题写作阶段，而课题的主题主要是围绕银行的数据治理展开，尤其涉及反洗钱方面的数据治理。
上期讲述了在监管文件《法人金融机构洗钱和恐怖融资风险管理指引（试行）》中提到了反洗钱数据质量的框架，主要包括反洗钱数据治理目标、反洗钱数据治理范围等，本期，将讲述数据治理的演变历程，了解数据治理是怎么来的，为什么要开展数据治理。
从德勤【数据治理实践】专题中，讲到了数据治理的发展主要为三个阶段。
第一阶段-早期探索
1988年，由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM），同年，DAMA（国际数据管理组织协会）成立。到2002年，数据治理概念首次出现在学术界，美国两位学者发表题为《数据仓库治理》的研究探讨了Blue Cross和Blue Shield of North Carolina两家公司的最佳实践，由此拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。
第二阶段-理论研究
在美国学者发表《数据仓库治理》的第二年，2003年DGI(国际数据治理研究所)成立，研究数据治理理论框架，与ISO国际标准化组织对数据管理与数据治理进行定义。直到2009年，DAMA国际发布DMBOK数据管理知识体系指南，至此数据治理的理论框架基本固定。
第三阶段-广泛接受与应用
伴随着数据仓库的建设，主数据管理与BI的实施，国内也逐步开始接受并利用数据治理的概念进行推广实践。我国数据治理之路在DMBOK基础上不断延伸和扩展，里程碑事件为在2015年提出了《数据治理白皮书》国际标准研究报告，在2018年发布了《银行业金融机构数据治理指引》，这标志着数据治理在我国银行金融机构中全面实践时代的到来。
而对于我们银行业金融机构来说，耳熟能详的、频繁听到数据治理这四个字是源自《银行业金融机构数据治理指引》颁布后。
自此之后，数据治理工作被国内银行业金融机构正式提上日程，为啥呢，一方面是监管要求的应对，另一方面是多年积累的数据治理需求集中迸发。
不过，对于大多数银行业金融机构而言，在2018年，数据治理工作的主要内容仍是同业间的相互学习、研究探索或是观望。
到了2019年，数据治理工作已在金融机构全面铺开。《指引》中明确提出的年度自评报送、年度培训、不少于每年一次的数据质量现场检查等监管要求在2019年可能成为数据治理方面的监管重点。
从2019年开始，各银行需要满足监管合规的要求，逐步开展包括数据治理组织架构的建设、数据管理专项工作的推进、数据质量控制的落实、数据应用和数据价值的实现，以及自评、审计和监督检查的工作。
为此，金融机构称2019年是银行业金融机构的“数据治理监管元年”。
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