2.建设数据质量检核工具,完善全流程的数据质量管理制度评价数据质量高低,必然要从一致性、唯一性、完整性等几个角度对数据进行分析。由于目前银行业务高度复杂,一些重要数据通常涉及多个系统。比如对公客户的信息,通常在柜面业务系统、信贷系统、对公客户信息系统、国际业务系统等中都存在,部分数据项出现重叠,有些数据项会不一致。由于银行系统中无论是数据项还是数据量都庞杂无比,靠人工对其质量进行筛查及检核是不可能的,必须建设功能强大的数据检核工具。数据检核工具的主体内容是数据检核规则,这些规则要体现不同的数据质量要求,比如根据合规性要求,数据口径必须符合监管要求,就要将监管要求的数据口径转化为检核规则,再运用这些规则对各系统中的数据进行检核。另外,根据唯一性原则,需要对一些重要信息进行跨系统检核,判断其是否唯一。从各银行的具体情况来看,部门林立、系统众多、规模庞大、业务繁杂是当前中资银行的基本特点。在这种格局中,开展数据质量管理工作必须有完善的制度作为保证。从全行管理的角度讲,要有各部门的分工、职责等制度;从基础制度讲,要有关于数据标准、数据口径、名词解释的制度;从具体操作看,要有查询、上报、纠正、考核等制度;从系统开发与运作看,要有需求讨论、系统开发、标准落地、维护升级等制度。这些制度有些偏业务,有些偏技术,有些需要两者紧密结合。总之,只有通过建立健全这些制度,才能形成一个有利于进行数据质量管理的制度环境。