数据质量管理

什么是数据质量管理？

数据质量管理是指对数据全生命周期可能出现的各类问题，进行识别、检测、度量、预警以及处理等一系列管理活动。通过提升数据的完整性、准确性和真实性，为企业提供可靠的数据基础，提升数据的使用价值，对银行日常经营、管理决策、风险管理等领域发挥积极有效作用。

在企业的数字化转型中，如何判断数据质量的优劣？从哪些方面可以评估数据质量？在实践中，我们认为一般可以通过数据质量评估维度进行评估。数据质量评估维度是数据质量的特征之一，它们为度量和管理数据的质量提供了一种途径和标准。在一个具体的数据质量项目中，要选择最适用于业务需求的数据质量维度进行测量，以评价数据的质量。每一数据质量维度需要不同的度量工具、技术和流程支撑，这导致了完成评估时间、资金和人力投入呈现出差异化。同时管理要求的不同，对数据质量评估的维度也会有所差异。

其次，数据质量可以通过业务流程和数据流向梳理的方法设计数据质量检核规则，在业务环节中设置数据质量检核规则，及时发现数据质量问题，同时通过问题分析，发现业务流程或者系统功能中的缺陷，进一步推动业务流程改进优化和系统改造。

从企业经营活动的视角出发，业务主要包括业务运营、营销支持、产品与服务、风险管控、核算报告与决策分析。基于流程方法论对银行业务流程进行逐级分解，参考系统具体功能点，识别具体的操作内容，采集并记录相应的业务规则和数据管理要求，形成数据项及数据要求列表，为检核规则设计提供重要输入。