BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  20,419,627
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

06

Kinh tế và kinh doanh

BB

Nguyễn Văn Thủy(1), Chu Thị Hồng Hải

Mô hình đánh giá mức độ trưởng thành quản trị dữ liệu: Thực nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam

Data management maturity assessment model: Empirical study in Vietnamese banks

Nghiên cứu Tài chính Kế toán

2023

09

68-72

1859-4093

Mô hình đánh giá, Mức độ trưởng thành, Quản trị dữ liệu, Ngân hàng

Data governance, maturity model, data management, data quality, data. 

Ngày nay, trong các ngân hàng (NH) dữ liệu tăng trưởng theo cấp số nhân và dữ liệu được coi là một tài sản quý giá, vì vậy việc quản trị dữ liệu (QTDL) là vô cùng cần thiết. Nếu dữ liệu không được quản lý, quản trị nó sẽ dẫn đến bất lợi trong cạnh tranh do thiếu thông tin có giá trị, có chất lượng để ra quyết định nhanh chóng, kịp thời. Tuy nhiên, trong mỗi NH, QTDL đóng góp vào việc thực hiện mục tiêu chiến lược của NH đến mức độ nào rất cần phải đánh giá mức độ trưởng thành QTDL trong NH đó. Nghiên cứu này sẽ giới thiệu một số mô hình trưởng thành QTDL và phân tích điểm mạnh, điểm yếu của một số mô hình trưởng thành, từ đó đề xuất sử dụng một mô hình trưởng thành QTDL phù hợp nhất với các đặc điểm của ngân hàng để đánh giá thực trạng và đưa ra các khuyến nghị giúp NH đạt được các chiến lược của mình.

Today, in banks data grows exponentially and data is considered a valuable asset, so data governance is extremely necessary. If data is not managed and governanced will lead to a competitive disadvantage due to the lack of valuable, quality information for quick, timely decision making. However, in each bank, to what extent data governance contributes to the implementation of strategic goals of the bank, it is very important to evaluate the maturity level of data governance in that bank. This study will introduce a number of data governance maturity models and analyze the strengths and weaknesses of some maturity models, thereby proposing the use of a data governance maturity model that best suits the characteristics of the bank. to assess the current situation and make recommendations to help banks achieve their strategies.

TTKHCNQG, CVv 266

Xem toàn văn