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实施治理实施治理包括两部分内容

预防性措施。防止未来新的错误数据产生，防止出现边治理边污染的现象，找到并实施从根源上可以解决数据质量问题的合适方案。比如，可优化前台系统或者交易，在前台系统中增加对字段的校验程序
2018-05-02 阅读全文>>
通过制度、通报等手段约束业务人员

例如：近年来随着银行精细化管理的要求越来越高，各种中间业务收入都需要还原到单一客户，但是由于柜员录入信息不完整或不准确，造成部分中间业务数据无法还原，以及银行风险控制的原因，对已经发生的交易严格控制进行反交易
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通过手工修改解决

例如：个人客户的联系方式（手机、固定电话），仅通过校验工具无法确认其是否真实、有效，需要业务人员在客户来银行办理业务时与客户沟通确认，或通过电话、短信等形式与客户联系确认。
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过数据变更解决

例如：个人客户的性别和出生日期在个人账号实名制前不是必填项，因此很多客户的性别和出生日期是空的或者错误的，在实施实名制后，这两类信息可以通过身份证号来统一进行判断和刷新。
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根据规章制度开展数据质量问题筛查

业务部门会通过制度规定对目前主要业务操作流程进行规范，一般都会规定系统录入过程中哪些字段是必须输入的，其格式、数据标准及有何校验关系等。
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据监管要求与相关业务部门开展专题治理行动

中国人民银行、中国银行业监督管理委员会等金融监管机构对各大商业银行报送的信息质量都会定期考核，并且也会根据我国银行业发展中遇到的问题对商业银行内部各系统、各业务的数据质量提出相关要求。
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建立考核体系

银行对各层级数据质量治理都有明确的考核制度和办法。以某商业银行为例，其数据质量相关办法与指标体系如图7-3、图7-4所示。
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开展专项治理

除日常的例行数据质量问题检查和治理外，还必须有针对性地进行专项数据治理，有计划地提升某一领域的数据质量，例如配合各机构进行客户信息的九要素完善、可信手机号治理等，才能为各类及各方向的数据质量提升奠定良好的基础。
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建立检查与跟踪体系

发现问题后还必须对问题的治理进度进行跟踪，要确保问题得到有效解决，因此有必要建立数据质量问题的检查和跟踪体系，利用系统、人工等多种手段从多个渠道发现数据质量问题，并有效进行跟踪和治理。
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要有数据质量检查工具

对数据进行及时监测，通过检查规则对数据进行检查，找出存在的数据质量问题，以便能及时对数据或程序进行整改，进而提高银行应用系统的数据质量。
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建立数据质量管理系统

在业务系统建设过程中，往往存在重功能轻数据的情况，致使系统中遗留了大量有问题的历史数据，并且错误数据不断出现。
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制定相应的管理手册

明确相应的管理流程数据质量问题会发生在各个阶段，因此需要明确各个阶段的数据质量管理流程。
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在技术层面制定相应的规范和手册

“没有规矩不成方圆”，要做好数据质量管理工作，首先要有明确的理论指导和约束，因此规范和制度先行是极其有必要的。
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建立全面管控的数据质量管理体系

数据质量管理已经成为银行数据治理的有机组成部分。目前，我国主要的商业银行也基本形成了制度、流程和系统三位一体的数据质量管理体系。
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中培专家论-自组织经济模式：让顶层设计引领工业4.0

“互联网+”时代最大的特征不仅是“用户主权”，而是社会市场化程度大大提高，诸如非常发达的风险投资、信息高度透明、高知识人才流动越来越自由等等，这些资源的释放要求企业在成立之初即要关注“顶层设计”，只有顶层设计清楚，企业才可能整合到足够“市场资源”，借力发展。作为自组织经济体企业的顶层设计，包括商......
2018-05-02 阅读全文>>

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