银行作为金融行业的重要组成部分，拥有大量客户数据、交易数据和风险数据等核心数据，因此数据治理对于银行具有极其重要的意义。银行数据治理体系的目标和路径主要包括以下几个方面。

1. 目标：银行数据治理体系的核心目标是建立数据的规范化管理机制，确保数据安全、合规和质量，以有效支撑银行的风险管理、业务决策和客户服务。具体包括：提高数据质量和一致性、降低数据管理成本、加强数据安全保障、提升数据对业务的支撑能力、保障数据合规性和隐私保护。

2. 路径：要实现上述目标，银行可以采取以下路径来建立健全的数据治理体系。

   a. 数据治理机构设置：银行可以设立专门的数据治理机构或委员会，负责制定数据治理策略、规章制度和执行计划，明确数据所有权和管理责任，确保数据治理工作的有效推进。

   b. 数据分类和标准化：银行可以对数据进行分类和标准化，制定数据管理规范，确保各类数据的准确性、一致性和完整性。

   c. 数据安全保障：银行应建立完善的数据安全管理机制，包括数据加密、权限控制、安全审计等措施，保障客户隐私和数据安全。

   d. 数据质量管理：银行可引入数据质量管理工具，建立数据质量监控和改进机制，确保数据的准确性和完整性。

   e. 数据合规和隐私保护：银行应当遵守相关法律法规，建立健全的数据合规管理机制，包括合规报告、风险评估和隐私保护措施等。

   f. 数据治理文化建设：银行可以通过培训和教育，推动全员参与数据治理，建立数据管理意识和文化，使数据治理成为银行日常运营的一部分。

   g. 数据治理技术支持：银行可借助先进的数据治理技术和工具，如主数据管理、元数据管理、数据质量管理等，提升数据管理的效率和效果。

通过以上路径，银行可以逐步建立健全的数据治理体系，实现对数据的全面管理和控制，提升数据的可信度和利用价值，从而为银行的稳健经营和可持续发展提供有力支持。