中国是数据生产大国。据国际数据公司IDC研究1显示，中国在2018年产生了7.6ZB的数据。该机构预测，中国的“数据圈”将会在2018年至2025年之间扩张14倍左右，以每年30%的平均增速快速发展。届时，中国的数据量将在2025年达到48.6万亿GB，成为全球第一。
数据已成为当今社会经济生态中的空气与水，通过数据聚合过程催化从量变到质变的枢纽效应，从而创造更多社会价值。随着数据累积不断加速，数据涵盖领域不断延伸，数据储量不断丰富，数据在政策、经济、社会及技术层面的重要性逐渐凸显。从政策（Policies）角度看，数据作为数字资产，国际上对于数据的所有权、使用权、经营权、修改权、遗忘权等数据确权在进行深入的探索。确保数据被安全有效地掌控与利用，对于保护个人隐私和企业信息保密性尤为关键。
同时，通过采用成本法、收益法和市场法对数据的价值进行评估，数据可以直接或间接地给企业带来业务收益。从经济（Economy）角度看，数据已成为当今数字社会的基础生产要素和关键战略资源，为数字经济新模式、新生态、新业态的发展提供坚实基础，进一步释放劳动力、资本等要素在各行各业价值链流转过程中产生的价值，促进资源配置优化与再生、催化产业创新、助力经济高质量发展，推动数字经济和实体经济深度融合，逐渐形成具有国际竞争力的数字产业集群。
从社会（Society）层面看，数据日益渗透人们的日常生活，促使社会对于数据的收集、保管和使用意识逐步增强，个人数据使用容忍度的改变也将会对数据平台的建设有着深远意义。在数据价值反歧视方面，全面落实如医疗、教育等行业的数字化档案建设，从而保障所有个人数据价值的释放及价值变现，提升低保障人群通过个人数据获得相应服务乃至商业利益的平等权利。此外，数据应用的普惠将通过个人数据与企业数据的融合提升行业服务效率并创造社会利益。
从技术（Technology）层面看，利用区块链技术实现数据安全存储。数据安全共享采取区块链“链上”和“链下”结合的机制来满足海量数据的本地存储和共享。通过采用机密计算、安全多方计算或有公信力的可信计算，数据在不可信环境下的数据协作生产问题得以解决。这种不转移数据而转移计算能力的逻辑对数据质量要求更高。
在数字化不断深入、数据日益重要的大背景下，商业银行作为存储、处理和使用大量重要数据的金融机构，数据对其业务及发展的重要性日益明显，数据传统的支撑型定位无法有效提质增效、赋能一线、支撑决策，商业银行内部大量丰富数据没有发挥应有的价值，对业务战略支撑不足。此外，监管机构对商业银行制定数据战略及开展数据管理工作也做出了较高要求。
对商业银行来讲，将数据管理工作提至战略高度势在必行。1.2.1国家战略的重要使命数据要素已明确上升为国家数字化战略重点。在2021年正式发布的中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要中，对激活数据要素潜能、建立健全数据要素市场提出明确指导意见。同时，对于实现共同富裕，达成社会主义的本质规定和奋斗目标，恪守我国社会主义的根本原则，数据也起到了不容忽视的重要作用，数据开放是普惠金融数字化改革助力共同富裕的关键。1.2.2监管合规的明确要求银保监会对于商业银行制定数据战略提出了明确要求。
2018年，银保监会印发了《银行业金融机构数据治理指引》，对银行业金融机构制定数据战略提出明确要求。2021年全国人大常委会颁布了《中华人民共和国数据安全法》及《中华人民共和国个人信息保护法》，鼓励包括商业银行在内的行业数据依法合理有效利用，保障数据的有序流动，从法律层面为数据安全提供保障，树立数据安全规范，牢筑数据安全之盾。监管机构对商业银行数据治理及数据战略的要求日趋精细、日益严格，商业银行亟需统筹安排数据工作。1.2.3商业银行发展的关键机遇释放数据生产力是数字化时代商业银行开展全面数字化转型的核心。
对商业银行来讲，数据逐渐成为推动其转型发展的关键抓手和持久发展的核心生产力。商业银行是我国国民经济的重要单元，在业务快速发展过程中积累了海量的业务数据，具有天然的数据禀赋。这些精确、高密度的业务数据作为商业银行最基础和最核心的数据资产，驱动商业银行发展，提升经营质效，具有极大的挖掘价值及战略意义。然而，商业银行因其业务形式复杂、数据规模庞大，难以依靠“散点式”的方法从根本上加强数据能力。因此，商业银行开展全面数字化转型需制定相应的数据战略，以提供指导方向及配套举措，形成以数据为中心、具有针对性的数据规划蓝图，引导并赋能数据的管理和使用，从而释放数据生产力、打造商业银行核心竞争力。
1.2.4业务发展的必然诉求明确未来数据发展路标是商业银行实现自身战略愿景的必经之路。一直以来，数据在银行价值链的每个环节都发挥着重要作用，且伴随着数字化时代的深入，数据的作用不再仅仅是后台记录的数字、信息等，而是发展成为支撑价值链上的业务环节更高质、更高效发展的润滑剂、加速器，从最前端的对客户/用户及销售环节，到中端的产品、渠道、运营、生态环节，再到后端财务、风控环节，数据在每个环节每个业务场景中都发挥着不甚相同却同等重要的作用，关注数据、用好数据、发挥数据资产的价值，才能呼应业务发展需求，实现业务战略的愿景及目标。
