银行数据质量管理

互联网、大数据时代，“数据”已成为现代企业的基础资源和重要资产，良好的数据质量是企业经营管理的基础。同时银保监对金融机构数据治理工作尤为重视，发文《银行业金融机构数据治理指引》，要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴，并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。

方案咨询

方案概述方案内容方案优势成功案例

方案概述

数据管控方案通过强有力的组织架构，完善的管理制度及工作流程支撑，规范数据管控各项工作的开展，加强银行的整体数据管理能力，避免因数据质量问题导致生产故障的发生，保障信息系统的稳定运行。引入数据全生命周期管理理念，建立全面的数据治理政策体系，结合元数据、数据标准等开展数据治理工作，有效执行了从数据质量问题发现到问题解决的数据治理流程，通过全面的数据质量检核，保证数据质量考核客观、全面、合理，使数据治理工作能够落到实处，全面提升银行数据运用水平和数据质量。

方案内容

本方案集数据标准、数据质量、元数据为一体，结合相应的管理工具实现银行数据治理和管控。数据标准模块统一管理全行数据标准，建立业务部门与IT人员之间的一致性理解；数据质量模块主要应对事后的质量评估和清理提升，建立数据质量检核规则直观量化数据质量问题，明确问题严重程度，为数据质量热点区域发现提供依据，对已发现问题进行监控、跟踪，有效推动银行数据质量的不断提升；元数据模块通过自动采集全行各系统的元数据，并通过图形化展现数据加工流程，为业务部门级IT人员了解数据流向及问题分析提供了便捷的服务。

数据管控机制

通过组织架构、制度流程和管控平台形成了一套完善、领先的数据管控机制
数据标准化

依据国际、国家、行业标准构建完整的数据标准化分类体系和管理模型
数据质量评估

全面的数据质量检核，达到对数据质量客观、可量化、通用、体系化的评估
元数据管理

基于CWM的元模型扩展设计，按需定制元模型结构，便捷获取各类元数据
数据资产地图

梳理行内IT数据流向关系形成数据资产地图，提升银行数据管理能力

方案优势

通过建立统一的数据标准、可量化的数据质量管理、高时效的元数据服务，提升了人员沟通效率，提高数据质量，推动银行数据管理水平的稳步提升，提高需求分析、应用设计的工作效率，满足银行内部全面风险管理能力及精细化管理要求。

推进数据标准化

管理数据标准的定义、发布和执行情况，建立全行通用的数据标准，推进数据标准在系统中的有效落地。
提升数据资产管理能力

基于元数据视图和分析能力，更高效地支持数据仓库等关键应用的开发效率和质量。
提高数据转化信息能力

通过全面数据质量管理，有效地降低了数据质量导致的系统维护和信息维护成本，使数据真正转化为信息。
实现精准高效的分析

通过数据治理和管控，系统将提供标准统一的、高质量的数据，并通过元数据服务帮助用户快速定位，促进数据资产价值的发掘和利用，实现精准高效的分析。