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建立成体系的数据质量监控、考核体系

建立成体系的数据质量监控、考核体系，制订数据质量提升规划由于数据质量管理工作涉及银行的前台、中台甚至后台，既涉及总行部门，也与支行的柜员、客户经理有紧密联系。
2018-05-02 阅读全文>>
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
2018-05-02 阅读全文>>
要树立“数据是资产”的理念

构建数据质量管理工作的组织体系在传统的银行经营管理中，对贷款、投资、同业拆放等营利性资产比较重视，后来逐渐对品牌、软件等无形资产较为重视
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找不到目标客户、绩效考核不到位

在利率市场化稳步加快的背景下，各银行受保护的利差收益将逐步消失，细化市场分工、突出自身优势、实施差异化经营成为银行参与竞争的必然选择。但是，在客户信息和交易数据积累不足的情况下，银行无法对客户风险度、贡献度进行度量，难以确定适合自身能力的目标客户群，也难以制订有针对性的价格体系服务客户。
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达不到监管要求

例如，通过对海量数据的分析，阿里巴巴小额贷款股份有限公司可以达到日放贷10000笔的量级。可以预期的是，随着经验的积累、模型的优化、信用环境的改善、风险控制能力的提高，
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无法满足及时性、可获取性、准确性要求

在银行经营管理架构中，业务系统建设通常由业务和信息技术部门负责，其重点在于业务运行正常。当国家相关部门，如标准、统计、监管等对数据标准、数据口径有新要求时
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无法满足合规性、唯一性、有效性要求

银行作为受监管最为严格的金融部门，几乎所有的业务都有明确而且严格的监管要求，即使是一些创新业务，也会在很短的时间里出现监管规则。这就对银行信息系统的功能和适应性提出很高要求。
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无法满足一致性和完整性要求

一致性是指相同的指标在不同的系统中应该保持一致。但是，在各银行的现行系统中，很多数据是不一致的。比如，标识个人客户的“性别”，有的系统用“01”“02”标识，有的则用“A”“B”标识；
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数据质量管理实例

实例一：某商业银行最近在做客户信息完整性、真实性的梳理及质量工作中发现，某分行有一个客户10年前申请了一笔助学贷款，但是客户姓名、客户地址、客户联系方式居然全记录为“O”，而后这个客户近两年又申请了一笔住房贷款
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商业银行数据质量存在的问题及影响二

数据质量管理是指对数据从产生、获取、存储、共享、维护、应用等各个阶段可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使数据质量获得进一步提高。
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商业银行数据质量存在的问题及影响一

随着信息化银行时代的到来，银行掌握的各类客户基本信息和客户交易数据已不是单纯的信息技术资产，而是逐渐成为银行的重要战略资源。一方面这些数据是银行正常办理各类业务的基础，另一方面通过对已有数据的挖掘和分析，还可以服务于银行的精准营销
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数据质量管理

数据质量用以描述数据对使用者有价值和有用的程度。从本质上来说，数据质量问题是信息失真的表现，不同程度上影响了银行相关业务的开展，导致客户满意度下降，同时也降低了统计信息的可用性。因此，必须从各阶段人手进行数据治理，防范信息失真，有效提高数据质量。
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中国农业银行数据标准化管理

中国农业银行针对监管报表涉及的重点数据，制定并下发了《个人客户信息项标准》、《信贷类信息项标准》等多批数据标准，并在2010年在全行范围内发布了常用指标库，建设了包括9大类925个标准，还启动了数据标准管理应用建设，为数据标准管理提供了强有力的技术支撑。
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形成了六位一体的数据标准体系应用方法二

阶段实施与区别对待。在标准体系应用的具体方案设计中，本着阶段实施与区别对待的原则，从业务影响、技术影响、系统改造难度等多方面充分论证应用实施方案，明确系统实施范围、标准落地方式以及分步实施策略，有效控制改造影响面，降低系统改造风险。
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形成了六位一体的数据标准体系应用方法

规划先行。引进“实施优先级评价体系”，从迫切性、难易度、业务关注度等多个层面进行考量，确定了各标准主题的实施路径，并结合业务部门需求与系统建设情况，适时调整实施路径，保证标准“有人用”才是有用的标准。
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