金融銀行數據治理體系方案（技術方案）投標方案投標人名稱：****有限責任公司地址：****號二樓聯系人：****1報告說明聲明：本文內容信息來源于公開渠道，對文中內容的準確性、完整性、及時性或可靠性不作任何保證。本文內容僅供參考與學習交流使用，不構成相關領域的建議和依據。1.對本項目的理解 41.1.對本項目需求的理解 41.1.1.落實大數據環境對數據治理的要求 41.1.2.滿足監管機構對數據治理的要求 41.1.3.對項目需求的初步解讀 51.2.本項目成功的關鍵要素 61.3.本項目對全行發展的價值 81.3.1.從業務的角度 81.3.2.從數據管理的角度 91.3.3.從信息科技的角度 92.項目解決方案詳述 2.1.企業信息管理框架 2.1.1.企業數據管理解決方案體系綜述 2.2.數據治理體系規劃方案 2.2.1.數據治理體系規劃總體框架 2.2.2.數據治理體系現狀分析 2.2.3.數據治理體系設計規劃 2.2.4.數據治理實施路徑規劃 2.2.5.數據治理制度體系設計 2.3.數據標準管理方案 532.3.1.數據標準與各領域的關系 2.3.2.數據標準管理框架 2.3.3.數據標準管理組織 22.3.4.數據標準管理流程 602.3.5.數據標準管理制度 632.3.6.數據標準編制 2.3.7.數據標準實施 2.3.8.數據標準管理系統業務需求說明 2.4.數據質量管理方案 2.4.1.數據質量管理框架 2.4.2.數據質量與各領域的關系 2.4.3.數據質量管理組織 2.4.4.數據質量管理流程 2.4.5.數據質量管理制度 2.4.6.數據質量檢驗方案 2.4.7.數據質量提升方案 2.4.8.數據質量管理平臺方案 2.5.數據架構規劃 2.5.1.數據倉庫規劃 2.5.2.大數據與數據倉庫的整合架構規劃 2.5.3.實現數據倉庫的基礎設施架構規劃 3.項目實施方案 3.1.實施計劃及進度安排 3.2.項目組織與人員構成 3.2.1.項目領導小組 3.2.2.項目管理組 3.2.3.技術支持組 3.2.4.項目實施小組 3.3.項目工作產品及最終交付物 33.4.項目風險與應對建議 3.4.1.項目進度風險與規避措施 3.4.2.跨項目組協調風險與規避措施 3.4.3.需求變更風險與規避措施 4.知識轉移及培訓方案 4.1.知識轉移 4.2.1.培訓方式 4.2.2.培訓手段 4.2.3.培訓計劃 5.XX項目管理辦法 5.1.綜述 5.2.項目管理方法 5.2.1.項目范圍管理 5.2.2.項目溝通管理 5.2.3.項目進度管理 5.2.4.項目風險管理 5.2.5.項目質量管理 5.2.6.項目問題管理 5.2.7.項目會議管理 5.2.8.項目文檔管理 5.2.9.項目變更管理 4隨著大數據時代的來臨，數據資產已成為銀行的重要生產要素，在客戶服務創新、風險管理、績效管理、財務管理等各方面工作中發揮著越來越關鍵的作用。如何管理好數據、應用好數據、挖掘數據價值，已成為一個現代銀行加快業務創新、提高精細化管理和科學決策水平的最重要、最迫切的基礎工作之一。發揮數據的最大價值依賴于人員、流程、制度、技術的支持，通過數據資產的管理來提升數據質量、保障數據安全、促進應用效率，從而降低大量根據國際監管動態及趨勢，巴塞爾委員會最新發布的“風險數據整合及風險報告原則”中明確要求全球系統重要性銀行必須在2013年做好數據管理自評估的準備。其他商業銀行也應以此為信從國內的監管要求及實施動態看，隨著銀監會非現場監管信息系統和客戶風險統計信息系統不斷完善，數據及時性和全面性基本可以保證，但在準確性上存在較大差距。為此，中國銀監會2011年發布《銀行監管統計數據質量管理良好標準(試行)》對數據管理5的良好標準，從組織機構及人員、系統保障及數據標準、數據治理制度建設、數據質量監控檢查與評價、數據的報送應用和存儲，做大數據環境和內外監管機構都對銀行的數據組織、數據管控機制、數據標準、數據質量等相關數據管理主題提出了一系列要求。XX認為，數據治理的實質在于“業務先導、管理驅動、技術據治理工作的現狀有深入的了解，并可以借此發現全行數據管理的發展重點，為全行數據治理工作奠定堅實的基礎。通過數據管理機制的建設，從數據管理組織和制度上為數據治理工作提供管理保障，實現數據治理工作的持久化。借助數據標準化工作，相繼統一全行客戶、資產、機構、產品、協議、交易、渠道、財務、營銷主題的信息項的定義，進一步規范業務操作與IT的系統建設，并通過6中難點描選·業務人員把數據標準編制看做是技術性工作，主觀意識是在配合而非主導，并不認為數據標準對業務管理和系統建設有什么直接價值難點描選·數據標準只是核理和建立當前跨系統數據規范，而未完整考慮各類業務對數據應用的要求，如新資本協議合規、客戶細分、產品定價等，導致數據標準對具體應用的支持不足或脫節，各類應用的數據質量得不到有效保障和提升；勤建議的解決方載·結合德勤數據價值模型，深入宣導數據標準及管理體系對業務的價值，理解數據標準對業務管理和業務分析的作用；勤建議的解決方載·結合德勤在風險、管會、營銷等相關應用的數據模型指導數據標準的建設，更好的反映對業務的支持，呈現數據標準化價值；文化7難點描球·各級領導不了解數據標準及管理體系對銀行業務發展所起的作用和價值，實際工作中不知道如何參與也很少參與，也不太注重在數據管理上投入相應的資源和精·數據標準、數據質量是數據管理部門保障的工作，數據建立和產生的部門很少參與其中，不能有效進行數據質量的預防，數據質量仍然是問題為導向的被動管理；確勤建議的解決方案·結合德勤數據治理體系中的功能框架明確數據管理的領城邊界、能力要求和工作內涵，依據功能框架建立不同的管理角色，并結合民生銀行的管理組織體系和文化，制定全行的數據治理組織架構。在決策層上明確高層領導所承擔的職責和工作章程。在管理層上，厘清數據管理部門、業務部門、科技部門在數據管理不同領城和不同層級的責任定位和職責所在，建立數據管理政策和一些列管理制度保障數據管理職責能有效推動.難點描選難點描選·數掘標準的落地會要求業務在數據錄入中更加精細化、妮范化，同時數據標準化也會導致源系統數據模型的調整以及存量數據的大量清洗和拆分。有時也會引發業務的變化，例如產品的數據標準化將使產品管理產生一定的的變革；·系統建設和維護對數據標準的執行誰來審植和控制，不能執行的標準或爭議誰來組織協調，標準的變更誰來幸頭組織，誰來負責維護，所有這些活動因因缺乏有效的責任機制導致數據標準的管理和執行得不到保證德勤建議的解決方我·建立全行數據標準體系的同時，分析全行數據標準落地價值并制定方案，方案中包含數據標準落地分析、數據標準落地價值、數據標準落地策略；·制定數據標準各信息項管理原則和各項管理責任，定叉數據標準各信息項的所屬部門；·制定數據標準落地在各系統的數據口徑、業務規則、映射的管理規范和相關模板，確保各類系統建設對數據標準執行的監控。8難點描逃難點描逃德勤建議的解決方建9資產建好、管好以支持數據應用從而更好的實現對業務管理和決策。企業數據管理解決方案框架涉及數據治理、數據標準、數據質量、數據架構管理等領域。隨著數據相關工作的進一步開展，元數據管理、主數據管理、數據保留與歸檔、數據隱私與安全等領域的工作可以進一步開展，從而實現數據全生命周期管理能力的逐步提升。行數據標準體系、數據質量體系的設計，全行各基礎主題的編制和指標數據標準的編制及提升、數據標準的落地實施及數據質量問題促進IT系統建設的價值。數據標準業務定義/技術定義對支持系統建設有直接的指導意義，將制定完成的數據標準作為數據需求，為即將建設的系統及原有系統改造升級的數據模型設計提供依據。從考慮對數據質量問題的深入分析，并進而提出業務流程優化、系統改造、技術工具改造的需求，全面引領業務與技術的發展，持續提EnterpriseInformationManagement,以下簡稱EIM)”解決方DataManagement,以下簡稱EDM)”將直接為此次項目提供支(EIM)體系由業務經營及決策、數12德勤企業信息管理德勤企業信息管理(EIM)解決方重體系經營決萊管理(EPM)商業智能與數挪倉庫(BD)企業數據管理(EDM)住息管控(IG)數據管家知識管理企業內容管理(ECM)營理制度營理職責管理流程方法論中將數據管理進一步細分為8個管理領域，包括：數據架>企業信息管理戰略：構建企業信息管理的戰略以及實施路徑，以提升數據資產的價值；對企業信息管理的藍圖、準備>企業級數據倉庫：構建企業級的數據倉庫，實現企業數據的集中和整合，為商業智能、統計以及經營決策提供可信的>ETL:實現跨平臺的大數據量的遷移和轉換，同時，構>數據分析和挖掘：構建數據挖掘模型，實現對數據的趨勢分析預測，同時根據數據分析結果編寫業務的發展趨勢報制，確?？梢栽谧烂娑苏宫F企業結構化數據的搜索結果，并可>數據治理：構建企業數據治理的組織體系，同時建立一系列的數據治理政策、流程以及相應的工具，確保數據得到有范，準確識別企業的數據質量問題，并進行有效的解決，同時的數據提供一致的定義，并建立數據標準落地實施的持續機據的總體分布情況，從而為數據的存儲、整合、使用、訪問以理機制和平臺，確保主數據在企業內部的準確性和一致性，為包括在線和離線等多種方式，以滿足合規和管理的要求，同時授權訪問，建立相應的數據訪問策略、檢查機制、控制和監控>企業內容協作：通過對群件系統(諸如郵件系統、視頻應的工具建設，實現對知識的有效管理，以促進企業的績效提>文檔管理：創建、管理和分享電子文檔，允許存儲、查詢、跟蹤以及管理企業內的電子文檔，內容包括工作流管理、上的文本和圖像資源，并允許業務部門創建、發布、修改和管>記錄管理：基于合規等方面的要求，創建、管理和企業內的各類記錄信息，并提供長期的歸檔以及自動化檢索功能，同時建立歸檔和保留的策略、披露機制(包括披露范圍和>數據資產管理：組織和管理企業內的媒體文件，構建相應的技術平臺，以實現對相應內容的有效管理；同時，確保視>企業級報告管理：對企業非結構化數據的存儲容量進行>非結構化搜索：構建基于語義和元標記的搜索>電子簽名：構建電子簽名的技術平臺，實現電子簽名和法。實施方法進一步分為6個實施階段，每個階段具備9類控制要五大領域五大領域六個階段九類控制瓦國爸F①tnrpaebtmeeeUnaymetNeysWsemertoymtadbypoptpantindtscpinshephastnpeanttapogassonafkgansdxtheBetoyuing息治理架構及組織形式”領域，在6個階段需要開展的工作如下：計劃計劃應戰略企業數據管理(EDM)解決方案從8個領域和5個維度實現對企業數據的有效管理，詳細如下：企業須.數據標準管理.主數據管理工具數據標準管理數據質量管理主數據管理原則與規苑無數據管理激面知構數據隱私數據保留企業數據治理具體領域示意企業數據管理(EDM)解決方案中，包括的八個領域概述在小節已經體現。企業數據管理(EDM)解決方案中，包括的5個維度如下：>戰略：包括業務價值分析、企業戰略一致性、企業級數據治理視角、項目群管理以及實施路線等，確保從戰略的角度，正確看待企業的數據治理并建立有效的實施方法。>人員：包括高層領導、治理委員會、數據治理負責人、數據管家、數據所有者、數據治理員等，整個企業數據治理組織體系的建設，以及相應的角色職責的定義；>流程：包括但不限于數據維護、數據質量管理、數據標準管理、變更控制、數據生命周期管理、元數據治理等管理流>原則與規范：包括但不限于數據安全政策、數據訪問與控制政策、數據標準政策、數據保留與歸檔政策、數據合規政策、數據所有者政策等數據治理政策，為數據治理各項工作的主數據治理工具、數據架構管理工具、元數據治理工具、工作流與自動化工具、數據同步工具等，為數據治理工作提供工具201.數據治屋件系建道1.數據治屋件系建道政氧與管理制度制發31《數握管理政策》又《表格管是工作專核辦選35數據標準分類體系框裝34《載據標準管理辦法》樣準，指標樣準編制36數據標準差開分精及落地建試數握質量及營理建設3.9數排質量檢測蛻到311數據質量議責數擺治理體系設計規則22數據管理絲織程架23數據營教據治理實施路徑規劃25信息中到及發果路線圖1.觀就分新與評估硫狀搜基1.1資料搜果12訪證調研1.5例卷調查疏狀分析與評估1.4成熟度評信15現撫描述16問題械理1.7考望與建議改建試提知說管理/識精移、巖調估、數據治理體系設計與規劃、數據治理體系建設(數據治理制度、數據標準管理、數據質量管理),每個階段又分不同的任務：等方式獲取在數據治理領域的資料，通過對收集資料的整理、歸納，分析數據治理的現狀、問題等，結合成熟度評估模型評估對現狀進行評估，根據評估的結果和同業領先銀行對標找出數據治理體系設計，主要包括數據治理體系功能框架、數據治理組織和制度框架、數據治理能力提升路線圖、信息中心職能果，制定數據管理政策，制定數據管理工作的考核方案、考核指標、考核制度；建立數據標準全生命周期管理的流程和制度，編制客戶、機構、風險相關數據標準(賬戶、合約、資源項)、公共代碼基礎數據標準、核心指標數據標準并給出差異分析與落地建立，設計數據標準管理系統業務需求；建立數據質量管理管理模式、管理流程和制度，同時建立數據質量認責機制。定義本項目數據質量提升數據范圍并制定度量規則，依據度量規則在相關系統進行數據質量探查和分析，針對分析結果進行制定數據質量整改建議；建立數據質量管理與監控需求說括5個成熟度級別，1是最基本，5是最成熟的，如下圖所示：.基本管理1初始階段業務能力系統能力1數據幫助業務運作基本的報表、且基于試算表的手工作業、依賴于特殊查詢信息超載未能反映真實情況事后被動發現問題數據：結構化的內容、靜態的集成：無連結、孤立、非集成的解決方案應用系統：孤立模塊、依賴特定應用系統基礎架構：復雜、關系混亂、特定平臺的2信息用來管理業務基本的探索、查詢、報表和分析部分的自動化完全不同的工作環境有限制的企業可視度數據：結構化的內容、有組織的集成：有部分的集成、孤立的情況依然存在多種版本的真實情況的架構、特定平臺信息為戰略資產有脈絡的、基于職責的工作環境的導入自動化已提升到一定層級既有的流程和應用系統的增強整合的業務績效管理唯一版本的真實情況經由分析的、實時性的洞察力務的信息促進創新貫通企業內外的有彈性、具適應力的業務環境戰略業務創新的促進能力企業績效和運營的優化戰略洞察力且共享的、信息和技術的信息成為企業核心競爭力基于角色的日常工作環境全然融入工作流、流程、和系統的能力內部及外部信息無增強的業務流程和運營管理前瞻性的視野、具預測性的分析>恒豐銀行的數據價值創造領域成熟度得分為2.4分。處在基本管理階段。示F價值的整體認識，企業文化·沒有任例數據工作的·無法評估現有數據管·沒有能力告算數據價·對數據作為資產的價·有些部門開始制定內·有些部門偶爾對現有估·有些部門已認職到數據帶來的價值，并積極·對于數據成本僅能夠·可以進行全行級別的·電期對數據管理有效·在積極應用數捷的基磁上，初步量化的評估·運用一套成本分攤方·能評估數據戰略執行的結果并經行調整數據管理工作·亞視數據的數用，克·能夠量化的評估數據資產價值，并較為準確的計算數據成本·己具備持續優化、亮氧圍·已形成一套將數據作·已經具備完整流程來》懼豐銀行的數據組織與職責領域成熟度得分為2.6分，接近基本管理邁向主動管理階段，>同業領先實踐得分為3.6分，處在主動管理階段?！泛阖S銀行得分低于同業領先實踐得分。3示例3·經理會為員工制定·相應的數據治理與世理的溝通計劃費供了有效。高效的果通向整個組織宜傳數據值，全員認同數據是企業的重要資產內承擔數曾理活動的機構與·依鞍個人能力解決進計劃。費工沒有接受專業培訓·未開展正式的數據·無數據治理與管理的溝通計劃，無法·偶爾會臨時成立團隊來·有部分的培到和經驗分·少數部門開始了內部的·存在一些零散的數據治理與管理的溝通計劃，但是來統一·設定專崗和專門的部門來解決數據問器·定期進行培訓和經驗分享。不斷提高員工能力·開始兩部門的數據治·已制定此類數據治理與管理的溝通計劃。但·不新擴充團隊的力量·不僅定期進行培調。成質之間也經常主動·有相關的流程來教育·跨部門的數據治理與管理的工作已覆蓋了大多數應用成部門>恒豐銀行的數據制度領域成熟度得分為1.9分。處在接近初始管理險段?！吠瑯I領先實踐得分為3.3分，處在主動管理階段?！泛阖S銀行得分低于同業領先實踐得分。A**●基A管理麗關制相關政策。解則及線范。以及保障數幫制度體系的工作機制·財企業的數據資·在數據披露，合·沒有給千數細治待·時部分核心數回費產的較方全面的控制過程。制·簡范法律和硬非風分的式的制度來文種數圖治·時果些數據治維與管理的制重和程中進行過率·正式溪有相關制變來管理部分卷據費產的使周式的數前治維與管理制度，能沒有理好地貫想·已經制定常而性地的制重和程中，選沒有·較為全面的制度(知。數據管理與治理的政策的認間·防混法律和緩重風險的制度已正式通考并換治理與管理制型。曲度*28實施常規性地，的制度和程序·集中管度，維護和內通所有數據管維的政策、要求，辦法?！し朗熳⒙珊陀矄物L·已液車金金級的數能出理與管理制度開>恒本銀行的數據標準領域成熟度得分為2.4分，處在基本管理階段。>同業領先實踐得分為3.3分，處在主動管理階段。》恒豐銀行得分低于同業領先實踐得分。1制始階段內容?！]有任何的數據標·沒有全行性的基礎·各業務部門以個人知識的形式管理業·沒有相關的標準管理流程和粗織，角色·業務部門和IT部門·個別部門有自己制定的標準管理政策、原則和指明·少數部門建立了部門范圍內的基礎業務數據·少數部門針對部門內的數據標準建立了普難辦法，曾理流程和管理·部門間的標準定義不·數據行準開始在個別部門使用·制定全業級的數據標準·正在制定全業級數據標準·正在制定金業級數測標引·正在成立全業級數測標·正在建立全業級數據標·有完整的全業級數需·已經具備全行范圍內信息管理和運營組織的·建立覆蓋全行的基礎業務數據標準，經營管理指標和關健續效指標的標準正在制定中·已建立企業級的數據·明確門系統開發必須準管理制度。相關角色的職責、題圖，協作方式及工作方法明確，且地行良好·對全行所有數據標準進行管控，完善的流經、制度保證標準的順利執行體系，統一全行經營指標。并得到執行·在全行順利實施，并深入到各業務部門·全生命周期管理，業務部門和技術部門A示例分成熱度評分1初始繁段4一量化管測+民量管理的流程體系稱操作規范。準確識制企業的數據族量問題，并進行有效的解決，同時持續問題數據質量問題流程·數據質量問題沒有評級，我沒有系統對手工輸入數據進行臺動·企業內部缺乏·沒有集中管理數據質*企業正在考慮數據質乏驅動力·部分手工數據有系統自動檢查·搜少進行數據質量相●主要部門已主施數想·多數手工數據有系統自·定期單行正式的會議時論數據問題發生的原因·數據質量問題℃集中·數據質量標準型完備·數據在上傳至關鍵應·全員參與數據間題原四的討論·數據質量問題已集中管理，且定期進行審核·幢入界面已有嚴格·系統對交又檢查數·全員參與數據問題▲▲A受各種內外因影響(大數據、良好標準、新資本達標),近年來實施。國內商業銀行數據治理(管控)的歷程從數據整合、數據應用(第一階段)、數據標準與數據質量管理開始(第二階段),逐步延伸到其他各數據管理領域(數據安全、元數據、數據架構、數據服務)(第三階段)。數據整合方面基本通過行、民生、光大銀行、中信銀行等都于2005年前后開始并完成境，如工商銀行、建行、光大銀行、國開等銀行在2008年前后的數據治理(管控)機制還有一段差距，數據治理與管理領域的薄中基要薄中基要領先實踐的數據能力數推治現數推治現·建立行長領衡的全行級數據管理組織·完整的貫徹執行數據戰略與·持續進行數據戰略的評價與·國統數據金生命周期，提升數據作為資產的營理能力，進行數據質量檢查與緩警。數據問題從被動響應到土動·構建全行信息服務組織和選營模式，驅的數據資產價佳提升教良應用與重爭我國典型商業數據治理能力評信教良應用與重爭數據治理/數據營理 礎數據管理，數據管理優進業務應用的策略無論是傾向于數據應用還是選擇凸顯數據治理的機制建設，總體目標都是要發展數據價值的挖掘能力，最終都是往右上象限邁數據治理項目的實施需要高層支持，這一點在權威方法論但是，國內股份制商業銀行目前處于高速發展階段，高層的數據質量等情況為切入點，通過數據治理體系建設夯實基礎。有了扎實的基礎，后續數據管理工作才會帶來更大的收大多數股份制商業銀行的科技力量不是很強，因而需要加受人力物力及高層視角等因素影響，股份制商業銀行在數數據治理實施的一個重點是廣泛溝通，即數據治理理論中DAS數據應用與服務數據應用與服數據需求管理DM數據管理型管檔管全管DG數據治理01數據戰略與規劃02數據組織與職責03數據管理制度促進支撐實現支撐>數據治理：規劃數據管理的范圍與工作路線，對決策支持、風險識別等數據分析方面進行實際應用，同時加強宣傳培訓、評估數據工作的績效，指導數據工作持續的改進；通過數據管理和數據應用的組織模式、職責和崗位角色能明確承擔數據在各生命周期的管理和服務責任；以數業能力；打通數據管理中業務和科技建設間的協作，實現全面的數據管理能力；構建專業化的數據管理系統與工具用專業能力，有效的支持運營管控和執行的統計分析和運營分析，有效支持高層決策的績效評估和預測分析；為業依據數據治理體系各領域職能：數據管理是一項全行性的工作，因此，數據管理是一項全行性的工作，因此，數據管理工作是一項需要業務和科技共協調部門，負責組織和協調工作由于數據管理工作覆蓋面廣，因此擬針按照數據管理各領城的工作特點，定義落實到各業務條線和綜合管理部門周#思責數圈圈的出數策瑞有者致感導混的定口它來圖圓的定口它定義戰略性企業數據治理目標以及數配質量能標，并與企ARCRARCcCRCARRR1RC1ARc1RR為企業數據動理委吳金和經置營理屋定義和制定企業數能動理CcAc1cR為領域數察治理委員全和經營就理層定義和制定企業數配治理1cCA1CRCRAC1活動1活動2活動3角色1角色2角色3角RACARC1ARAR數據管理負責人與數據管理團隊(數據專員)是專職的、永久的·組織內專業化分工強，匯報條線清晰；自上而下執行驅動力·其他部門缺乏數據認知與數據管理能力，跨部門的溝通成本2.分散式管理模式分散式管理模式其優勢包括：·能夠較好地理解各業務單元的業務和文化，業務管理較易在單個業務領域/IT系統上實現；·在應用需求的基礎上，數據問題可以在單個部門內快速解決，被服務滿意度高而且對資源的要求不高?！と狈ζ髽I級數據管理視角和統一管理，跨業務部門的協作非常3.聯邦式管理模式按照職能和流程進行橫向和縱向的組織劃分：在總部設立數據管理負責人，對數據治理的政策、流程、人員進行管控，協調推動數據管理的相關活動；在各業務單元或條線設立專門組織或角色，負責本業務領域的數據治理工作。聯邦式管理模式·數據管理和業務管理更好的融合，根據職責需要設置崗位角色，執行效率較高；·能夠實現較好的橫向協調與組織；·專業化分工清晰，有助于員工提升能力。其劣勢包括：·縱向需要較強的組織影響力與協調能力來推動全行數據治理工·數據管控力度減弱，需要更強的評價手段進行過程監督。從數據管理的工作特點來分析，既需要各個業務部門深入參與數據治理工作，承擔數據標準制定、數據質量整改、數據應用等職責，同時也需要有一個集中的組織，總體協調、指導、監督數據治理工作的開展，因此，建議其組織結構可以采取混合型組織架構的方式。根據實際情況，結合同業數據管理組織架構，建議構建決策層、教據治理組總分麥行相美部門數據營理部門總行其他部門決策層管理協調層料技部分行作管理崗，依據各團隊的現有職能，將各領域職能明確到相關功能范明重側日常任務名稱數據管理能力培訓數據服務與應用能力培訓示：列0教閉點用建造質用標在周■E示例算#■所安卷戶身輸平建證項接所準就一普理項就林安金管理機制證計項期數據士行范圍內他上數播建讀時應用模數據日歸普出工采納聽回全工衛項票健微模數據數拼體圖就建設■202年20174□2044年2015年201642.2.5.數據治理制度體系設計.數據治理制度體系框架設計根據數據管理的層次和授權決策次序，數據管理制度框架分為政策、制度、細則三個梯次，該框架標準化地規定數據管理的具體領域、各個數據管理領域內的目標、遵循的行動原則、完成的明確任務、實行的工作方式、采取的一般步驟和具體措施。數據管理制度框架結程數據管理制度框架結程由料技戰略與數據管理委員會制定由不同數據管管理專業人員制定由原制度涉及確保各數據管理制度領域的數據管理專業人士制定說明數據治理與管理的目的，明確其基本規則執行落實而派生出來的實施細節與技術規范為各數據領域內的活動開展而制定的一系列辦法、規則、流程政策數據管理制度框架結構.數據管理政策及組織工作章程數據管理政策和數據治理組織工作章程以明確的形式來表明的數據治理機制的有效運行規范，明確數據管理的總體目標、工作原則、工作內容以及組織工作章程。數據政策是最高層次的數據管理制度決策，是為指導全行數據治理與管理活動和防范數據風險的基礎性文件，是建立和完善數據>指導各項數據管理制度的建立，確IT系統安全、持>規范數據建立、維護與管理方面的職責與工作的制度，為據治理體系功能及設計的建設實施路線圖，確定年度工作目標，進一步設計年度數據管理工作考核評價的維度與具體指標，在明確數據管理工作考核的組織實施方式的基礎上有效的開展考核工作。在激勵方式上，應注意獎懲結合，多設置加分項目，以鼓勵工作開考值據稱數據質量度量規則數據質量整改情況數據標準蠅制情況敬據標準執行情況評傳單度城收據質度管理上作氨務論展與管要體養建設表數據管理工作考核的具體內容維度考核指標說明機制建設人員設置情況相關部門須根據數據管理工作的要求，選派數據治理工作小組組員，并在部門內設置相應的數據管理專員并明確其職責分工是否設置數據管理工作人員工作聯系函的反饋率相關人員須對數據治理辦公室的工作聯系函等需要配合的工作事項按時進行反饋，包括紙質和OA兩種方式按時反饋的次饋的工作聯系函次數55*工作聯系函的反饋率制度征求意見稿的反饋率相關人員須對數據治理辦公室發出的制度征求意見稿按時進行反饋，包括紙質和OA兩種方式按時反饋的次饋的制度征求意見稿次數55*征求意見稿的反饋率會議出席率數據治理工作小組會議中人員的出席情況乙單次出席會議的人次/須參加會議的總人次55*會議出席率數據質量管理度量規則需求提出量規則需求提出日常提出度量規則的情況中，可以提出數據質量目標計劃監測范圍外的數據質量度量規則提出數據質量數加分項每提出一次規則，經核實，加1分，最多不超數據標準管理數據標準執行符合率各部門在新建系統、系統數據與數據標準執行審核表描述的相新建、改造系統次數10*數據標準執行符合率數據標準落地執行工作方案各部門須按照數據標準落地執行工作方案的時間計劃完成相關無故拖延，未按計劃時間完成相關落地執55*(1-數據標準落地執行工作方案延遲率)標準落地工作行工作的次數的次數日常提出數據標準的新增、變更或落地需求各部門在日常工作中，可以提出數據標準目標計劃外的新增、變更或落地需求主動提出新增、變更或落地需求條數加分項每提出一次需求，經核實，加1分，最多不超數據化能力指數數據化能力指數文情涼組領導參與程度數據意識數二級指標關鍵能力指標率求滿足度級指標包含4個關鍵價值：數據治理文化、數據質量、數據安全、關鍵能力指標說明的能力。從提前、準時、延遲、理造織與職責度輸出技術標準。業務標準值息元數據管理5.1數據標準體系框架與規劃執行與落地城功能、實施路線、組織職責，制度及5.5數據標準工具建設、維護息5.4數據標準維護輸入數攬標灌調整信里圖例受的肆管難禁受的肆管難禁發起管控評估數據標準管理流程框架應用應用標在監管部]費每業務條標數據標準制定數據標準制定分析類數據標準分析類指標定義框架分析類指標維度體系分析類指標分類體系基礎類數據標準標準執行產品數據標準協議數據標準交易數據標準客戶數據標準營銷數據標準財務數據標準資產數據標準渠溢數據標準地址數據標準標準改進公共代碼數據標準寒管理檐程標準名理留陽數據標準實施實施計劃標準檢查建議數據標準管理實行“統一領導、集中管理、分工協調”的管理模式。建立由行長任組長的數據管理委員會承擔數據標準管理的決策和領導責任；建立數據標準管理專職機構，負責全行數據標準的統一管理，承擔涉及全行性數據標準的制定、維護和應用監督等工作；建立數據標準管理團隊，承擔一般專業部門數據標準管理職責職責數據管理委員會是全行數據標準工作的最高決策機構，負責數據標準管理重大事項的協調與決策；●審批數據標準管理辦法、流程和規范；●審批數據標準的發布稿；●定期聽取數據標準管理工作的匯報●協調重大爭議事項職責數據標準管理專職機構是數據標準工作的總體協調與管理部門，負責組織、推動數據標準的相關工作，具體工作由數據管理團隊●負責制定數據標準工作計劃及工作方案；●負責制定和維護數據標準定義模板；●負責收集數據標準的新增及變更需求并協調相關部門參與數據標準制定、變更、評審；●負責維護數據標準、發布新版本；●審核IT項目組在系統建設中的數據標準落地范圍與落地方案、數據模型建設方案等；●監督各部門對數據標準的執行情況；●定期向決策層匯報重大事項數據標準歸口管理部門是數據標準業務標準的權威認定部門，負責本部門管理的信息項業務標準和標準代碼的解釋和指導職責總行各部門●負責提出數據標準制定及變更的需求；●參與數據標準的制定；●參與數據標準的變更與評審工作；●負責落實并執行相關數據標準分行是數據標準的需求提出方與執行者；●根據日常運營統計及監管報送的需要通過總行分管條線業務部門向科技發展部提出數據標準需求；●在數據獲取階段按數據標準的管理要求開展工作一數據標準內容包括數據分類、業務屬性、技術屬性、管控屬性-數據分類明確了數據標準業務主題的概念、本質和內涵；-業務屬性定義包括信息項分類、名稱、業務含義等；-技術屬性包括數據類型、數據長度、精度等；一標準代碼包括了代碼值、代碼名稱、代碼項、代碼定義、編碼-管控屬性包括了信息項使用部門、管理部門、版本號、標準使-數據標準評審的對象是數據標準的編制成果，包括數據標準的外部專家一數據標準發布包括各部門領導的會簽和傳簽，以及數據標準制初步牌選需求提出并匯總本部門數據標準數期標準完善工作成果議稿完善工作成果內容，形成征求意見精見，根據需要召開數據標準接收數期標準提出數據標準發文會簽一數據標準的執行會落于業務層面與技術層面。-業務層面的實施包括納入業務制度編寫、規范操作、監督復-技術層面的實施包括系統的落地，如新建系統落地、源系統改-數據標準執行流程示例如下：)…)…2m數p位有行2一數據標準的變更是指由于業務運營與管理的數據需求變化，或作小組領導作小組領導4變更需求程變更需求是<4、數據標準的復審流程><4、數據標準的復審流程>是是_流程述管理辦法中除了明確數據標準工作的參與組織與流程外，還需要規范整個工作中需要的應用的表單和附件，包括不限于：數據標準需求審批表、數據標準執行表、數據標準模板等。表單示例如申請都門：【中世人所在都門成機構】申齒人【誰背求的之簽業各原圖】哥求評曾=通過向業務部門和關鍵處室負責人征詢意見，逐步完善我行數據標準管理工作的細節內容，并獲取全行范圍的認可。最終制定全數據標準的含義字新典華jf3救據標準數據標準化●提升整體業務效率：數據標準化統一了業務語言，明確了業務率，降低各系統間集成的復雜度，并為各業務條線和IT系統數據標準管理工作通過強化數據在業務和技術上的一致性、有效加強業務的規范性、提高IT系統建設的效率、優化全行數據質量等舉措，為實現數據資產的價值莫定基礎。提升整體業務效奎：提升整體業務效奎：提升數據質量：提升IT實施能力：業務價值4行于2010年發行了《金標委秘發45號一關于啟動今明兩年相關意見通知》(人發201(286)號文);銀監會于2011年發布《中銀行標準制定內容專業管理機構當事人(客戶、內部機構)、正在改建標準管理平臺.技術標準和元數據標段管理相融合，業務產品、團體、地址、賬戶、總帳、營銷活動、梁道、申請、無應用無應用理、及、物標、產品的開發而落地吧創吧創業務發展，規范IT系統建設與提高數據質量方面，有著不可或缺的1.10組織數據標準2.3分析類指標維度體系2.分析類數據標準數據標準是對哈爾濱銀行經營管理所涉及的各項數據的定義與解釋。以及數據質量及安全性要求的統一定義，包含數據在業務層面的定義和數據在技術層面的定義。1.定義和分類(被術是面)(業務層面)翼甚使其事國帝花翼甚使其事國帝花是指銀行為其提供產品或服務的，以及其他銀行所能是指銀行為其提供產品或服務的，以及其他銀行所能夠接觸到的、已發生業務往來或存在業務往來需求的任何個人出客戶和機構四賽詞m80S居務8廣2分#單一客戶弄使準貫慢外難庸國肆粗度事重母雀氧美春波行業分測)客戶定叉著屬美聯組根職樹構類)慎升備重一信息項的識別：識別該數據主題所包括的所有信息項(原子級),如客戶名稱、電話、地址等；一英文名稱：信息項英文名稱；-中文名稱：信息項中文名稱；-業務含義：信息項的業務含義及說明；一數據類型：根據數據表示特征劃分的數據類型，如編號、金額、日期、代碼、文本、數值等；數據格式：數據的技術格式及技術長度定義，如10位定長文一有效閾值(可選):可選項，可根據各主題數據標準的特性來定義數據項有效域值的范圍，如數據項有效值范圍為一是否可空(可選):可選項，可根據各主題數據標準的特性來定義數據項是否可空置(是/否);一缺省值(可選):可選項，可根據各主題數據標準的特性來定客戶信息大典客戶信息大典101*肆管理信患美聯信息示明0#861R*11044x62108*0*282.歸2模題2s108F12420228x人rek1t日t(Code)的簡稱，NNNNNN:順序號，從1開始排序；一定義原則：說明代碼的定義原則，如采用外部標準；外部標準：如采用外部標準需標注外部標準的代號及名稱；一編碼規則：代碼的編碼規則(如：行業編碼的編碼規則);-代碼定義包括以下內容：4.其他內容根據數據主題的不同，數據標準還包括業務規則等其他內容，如客戶數據標準包括客戶的識別與歸并規則，具體內容將在各主題數據標準詳細設計時進行明確。識別與歸并規則的具體樣例如下圖EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up0(一；),基樣不一)成期的號碼稅考無成的強件號碼，**挑成“5106519011a1X”后再進行匹配。特接成8位身份特接成8位身份EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up4(號),作)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up4(碼后養),是型)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up4(做),4)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up4(書),8&)該能為同一種證得質型。因為它們時應作普碼網為肅粉證學。鎮證數據照點的識則失數可跳合其器育(壤內時和客戶)或國題(理外對和容戶》辦很人王低期神“王她”唐產證將易型的時和客產，了通過該證使號利是成讀屬于具他有此法件是型，成該該件平是若已能被我基他征證件類型不為“身份證”。“臨樹身份證”走“戶·無政的身份證號碼判斷識別：有武證件是型為“身份證”?！澳X時身份證”、‘戶口淵”,保件號碼不為18或1*4;客戶信息的分類與具體內容包括為滿足內部管理需要及外部監管要求，在基礎性數據基礎上按一定的統計、分析規則加工后的數據，即指標。1.指標分類框架的設計方法與原則指標分類框架體系要全面反映數據服務提供者所能提供的指標管理的信息。建議指標分類采用空間分類法(多維分類),例如按照業務條線、使用用途、機構等多維度進行指標分類?！っ恳粋€維度的分類相對穩定，可進行多級分類。·每一個維度分類具備較強的可擴展性，能夠當前和未來的業務發展及經營管理的需要。符長駕駛驗(行長展現平曲)-指暢地場-時管身內登RB#姓會卷#多單度道行重要數都檢愛2.分析類指標元數據模型管理屬性：管理部門、業務服務范圍、服務ID、管理服務ID、區業作的業作的心指標名稱指標常用名無無因子指標無業務說明計算規則乏透支余題維度(不含時間)統計周期名指標值屬性費歸屬部門視角二級三級二級三級視角無制木信日口徑統射系映系統映射說明數據標準制定工作分為現狀調研、原則定義、標準制定三個階段?，F狀調研階段的目標是通過不同的調研形式，深入的了解當前存在的數據問題及各業務部門對數據標準的認識與期望，并從不同一、從業務層面，通過業務訪談調研，為后續數據標準的準入二、從系統層面，通過系統數據字典的查詢、比對，為跨系統三、從經營統計及外部監管層面，通過業務訪談及業務部門提供資料的分析，為數據標準信息項代碼的制定提供依據，保證必要四、從管理層面，通過業務訪談及組織職能分析，為后續數據針對各主題的數據標準的業務特色，結合以往同類項目實踐經業務訪談通過對相關業務部門及分行的訪談，了解各主題數據在業務開展中的作用及當前系統支持的情況，從業務層面掌握各主題數據現狀，并加強業務部門對數據標準工作內容的理解和認識，利于雙方項目組通過對收集到的資料，包括現行系統資料以及從各業務部門收集到的制度、報表的整理分析，更加完備而準確的認識了解針對發現的業務問題，通過數據字典查詢等方式，從系統層面了解和驗證產生業務問題的數據的相關屬性并分析原因。同時針對特定系統或項目，與相關技術人員進行溝通，深入了解特定系統在處理各主題信息時的相關流程和規則，了解現存的數據問題和潛在擁有一套科學、完整的數據標準設計方法論。該方法綜合了業界自頂向下和自下向上兩種設計理念，通過細致的客戶數據現狀調研為基礎，結合所擁有的銀行業數據標準資產，通過對比，采用不同的處理方法，整合出即滿足符合我行數據現狀又能體現未來金融原則1:原則2:化原則3:原則4:客戶核心信息類客戶核心信息類一例數據映射說明書數據標準執行組貌數據標準化工作內容組織數據標準定義組織聯系信息職責信息組織核心信息類關聯信息評價信息基本信息>產品的定義和產生收益的金融服務、或者銀行在貨幣市場與資本市場的資金操作，必須是能夠面向市場面向客戶的、可以單獨直接銷售、必須要有回報發生或者銀行在貨幣市場與資本市場的資金操作的才和外部監管的需要，從金融產品的屬性特征、市場慣例、功能用√行業普遍接受√跨部門統一√不重復不遺漏√同類產品有相似的產品特征/功能/目的，有一定的業務邏√有適當的粒度，能在一定程度上支持快速準確的產品類別分析一惜記卡、身記卡、準級記卡、其他銀行卡>產品的核心信息脅改用信息包括協議基本信息、期限信息、關聯信息，個性信息按不同協議特點區分特有信息，包括賬戶類個性信息、銀行卡個性信息、貸款個性信息、結算協議個性信息、票據個性信息、資金協>交易的分類交易>交易的核心信息交易主題的核心信息包括交易通用信息和交易個性信息，交易通用信息包括交易基本信息、關聯信息、介質信息，交易個性信息根據不同類型交易分別定義，包括貸款交易信息、票據交易信息、投·地址既包括傳統類型的地址信息(如街道地址、郵政編碼等),又包括如電話信息、電子地址(Email、IP、web地址縣/區)、自然地理區域(如珠三角等)、根據銀行經營管理地地址郵箱網站>渠道的定義>渠道的分類渠道渠道適用性三大原則，營銷數據標準共分為營銷媒體和營銷活動兩大財務分類根據對會計要素的具體內容、按照其相同的特征和資金性質、業務特點、經營管理和核算要求進行科學分類而確立的會計核算項目，遵循合規性、清晰性、完整性和互斥性相結合的原則進 資產的核心信息包括資產通用信息、資產詳細信息、抵質押信息代碼定義標準代碼執行術代碼，標準代碼將在開行的相關業務及信息系統中被強制執行●代碼基本信息：包括代碼的編號、英文名稱、中文名稱、●代碼定義：確定具體的代碼、代碼描述及代碼的詳細業務稱(Code)的簡稱，NNNNNN:順序號，從1開始排序；●業務含義：代碼的業務含義，如幣種代碼是開行業務營運●外部標準：如采用外部標準需標注外部標準的代號及名●編碼規則：代碼的編碼規則(如：行業編碼的編碼規則);●指標分類，指標可按其說明總體現象的內容不同，如，按●維度分類，維度可按其描述銀行業務信息的特征進行分分類是根據事物的特點，按照一定的方法將它們區分歸類。分類是認識和區別事物的基本方法，分類以認識事物、區別事物為目的，有其特殊的對象和用途，分類的用途是提供用戶一種檢索的途徑。指標的檢索特點是不同的用戶有不同的檢索習慣，如通過指標名稱、指標編號、指標歸口管理部門、計算時相關的指標，指標來源系統等進行檢索。在沒有系統支持指標檢索應用時，就需要結合例如可以從使用用戶視角，提供了基礎數據標準分類、使用范財務核算客戶機構④供故。存款交易外匯管理應管理分析類基礎數據標準分類je流程管理類對外報還指元日/句/月/元日/句/月/元日/旬/月/元日/句/月/元日/句/月/元日/包/月/元日/句/月/日/句/月/日/句/月/日/句/月/日/句/月/元日/包/月/元日/包/月/元日/包/月/日/句/月/日/句/月/(經濟利潤日/句/月/日/句/月/業務屬性其中I代表維度，BD,標識業務發展主題，取業務發展英文縮寫2位英文字母代RM,風險管理主題，取風險管理英文縮寫2位英文字母代表。FA,財務分析主題，取財務分析英文縮寫2位英文字母代表。CA,客戶分析主題，取客戶分析英文縮寫2位英文字母代表。CS,渠道分析主題，取渠道分析英文縮寫2位英文字母代表。SC,監管報送主題，取監管報送英文縮寫2位英文字母代表。(科目號);如果指標是由其他指標衍生運算的，在引用相應的指標時，則表示為指標名稱(指標編號)。長度為16位。為小數點后2位。該屬性為必選屬性，描述指標是否有效的狀態，包括“在用”和“廢止”,缺省值為“在用”。計劃的進行，數據標準的落地實施也需按照IT規劃的建設步全行數據一致性驅動：以重要IT系統(如核心、信貸等)重建全面推動數據標準在各類IT系統中的落地實施，全面實現全行數據其次，數據標準落地與執行時，對于各業務領域及IT系統的約原則1:信息項的業務標準、技術標準和代碼標準，對所有業務原則2:數據標準所定義的參考數據模型，由于其不涵蓋所有的數據項，同時考慮各業務領域及IT系統自身的個性化需求，因此標原則3:對于新建或者改造系統，強制要求其執行信息項的業務時(主要指數據倉庫),必須遵循信息項的業務標準、技術標準和義完整的數據標準模板，開展關鍵系統的數據映射與差距分析工作，數據差距分析是后續數據質量分析和制定系統數據清洗、補充和質量改善方案的基礎。數據差距分析的目的主要明確以下幾方面人和企業客戶財務信息、客戶信貸資產債項信息中的額度與限額等字段通常存在不同程度的缺失，尤其以客戶信息、風險緩個人和企業客戶財務信息以及額度與限額字段的數據缺失最為嚴EA責中表數是彈為信貸系缺農映射到擔貨，農5是6是有保證金有無需數7是8是料9是是厚厚是無源系統無此數否中是E物是累為決累為決喻中是展1.缺農貨，農是的是8哩中中無否,橫據項，析兩個部分，我們對數據差距分析采取的工作方案不只是對數據標準模板的數據項與數據映射結果進行的簡單比較，而是基于完整定義的數據標準模板，以及對銀行各系統中的相關數據項進行深入的 源系統數據差異：源系統數據差異：指新協議合規數據項無法從數據倉庫及源系統中獲取，則認為項存在“數據差異”數據倉庫數據差異數據倉庫數據差異：指新協議合規數據項無法從數據倉庫中獲取，但可從源系統(核心、對公信貸、個貨、資金交易等系統)中直接獲取，則認為該數據項存在源系統至數據倉·收集、整理、熟悉、理解銀行各取數源系統和數據倉庫的數據字典以及數據之間的相互關系，為數據映射和數據差距分析·合理安排數據差距分析工作順序，分步驟分階段的推進數據差距分析工作，保證數據差距分析結果的謹慎性和正確性，為·與銀行數據倉庫和各取數源系統技術人員開展多次訪談，詳細了解銀行源系統和數據倉庫的當前狀況、銀行現有系統改造和升級計劃，仔細分析現有系統和數據對數據標準模板中的每個數據倉庫實施經驗的銀行內部技術團隊成員合作進行，團隊成員對·在充分考慮銀行業務流程要求、銀行內部管理需求，以及銀行現有系統和數據架構的實際情況后，開展對數據倉庫的數據(1)數據項是否存在數據倉庫，是否需進行各取數源系統數·基于數據倉庫的數據映射結果，針對無法從數據倉庫獲人n基章值形動查所影響專新可委非的河考對網通4/8*性種)常地作目落工以項時開展形式人n基章值形動查所影響專新可委非的河考對網通4/8*性種)常地作目落工以項時開展形式事世通用屬卷機建成/風機標率 」單規的稱在落地時間理**,礎 !尊考中標準落樣]方A時a冊清滿4測(4)映射邏輯、數據取數和轉換規則，以及差異說標準在客戶關系管理系統落地的計劃-確定范圍(1/5)先最任務)先最任務)修內毒)學手內解機構與員工數據標準落出制從國系貌，從生題統入手打習中信思項和代碼證個打習.最終確定落絲統落出方國標準在客戶關系管理系統落地的計劃-差異分析(2/5)患醚任器)修青容)、確定簽片分析的代是級步周水：標準在客戶關系管理系統落地的計劃-影響性分析(3/5)體內容)先薇任備)標龍、計劃充現時間、目組的影響性分析結果確定不同系統的元元級，形酸別有性分代身體權標準在客戶關系管理系統落地的計劃-制定具體執行方案(4/5)先級任導)體內亭)標準落地專題溫喜地專題以溫的執行方案，數據標準中地寺題理制定協同方離標準在客戶關系管理系統落地的計劃-標準落地執行(5/5)結束時間(高代結束時間(毫先凝任務)體內容)出教料數據質業管理制度及概范數據質業管理制度及概范查數據質要管理頻織是角色數據質量管理流程數據質量持續監控據數據質量管理義價工具數據質量化化提升數據質量主動保證數據架構規則數據圖表2數據治理管理體系制7.1發觀數家冊21分制數閱通7.3卷開數額質05數據06元數據管理”*理24數據質量規則管理75建立，如用、維護數把質量管理工具76數據麗量管理考核理機利理通解要求05數據06元數露管理會金數細圖表3數據質量與各領域關系從行業的普遍實踐經驗來看，僅有業務人員負責數據質量，會造成跨業務的數據質量無人負責，或是各專業質量管理方法出現不一致的問題；僅有數據管理部門負責數據質量，將無法保證質量管理規范的真正落地；而如果沒有高層領導、委員會的支持，數據質量管理工作將得不到重視，進而無法保證改進數據質量所需的各種資源支持。因此數據質量的提升決不能僅僅依靠一個數據管理部門、或是專業生產部門就能完成，而必須依托于企業級數據管理組基于以上的考慮，本部分將遵從整體的數據治理組織框架設計，形成高層領導關注與協調、總行管理部門牽頭、業務與技術線的數據責任人共同參與的數據質量管理組織責任機制。如下圖所決策層圖表4決策層數據質量管理組織職責●審批數據質量管理辦法、流程和規范；職責部門是數據質量工作的總體協調與管理部門，負責組織、原因及影響執行層職責總行各業務部門●協助配合數據質量管理人員，將數據質量管理規范推廣、落實到本業務線范圍●負責對數據質量相關的業務問題進行澄清和匯總●根據本業務部門業務現狀，提交數據質量檢查規則總行科技·執行或監控日?；斯ぷ?，并將稽核結果提交給相部門關部門●將數據質量檢查規則轉化為技術實現分行●配合總行業務部門與科技部門的數據質量相關工作數據確量監控檢核方案政據璃量間題收集DG1.1數據質量基礎建立DG1.2數據質量監控DG1.3數據質量分析DG1,4數據質量改進DG1.5數據質量評估團隊建立e數據質量監控檢核方DG1.1數據質量基礎建立DG1.2數據質量監控DG1.3數據質量分析DG1.4數據質量改進DG1.5數據質量評估鮮定與中批團隊建立粒據應量向面收DG1.1數據質量基礎建立DG1.2數據質量監控DG1.3數據質量分析DG1.4數據質量改進DG1.5數據質量評估團隊建立 DQ1.4.日數據治理辦公重數據錄入部門數據治理辦公重數據錄入部門DG1.1.3數據質量檢查規則制定活動活動負責領域數據質量檢查規則門(包括數據錄入部門、數據使用部門)根據業務處理規則及業務數據要求，收集某數據領域的數據質量檢查規則。例如客戶數據主責部門通知客戶數據領域的相關部門收集客戶信息的數據質量檢查規則門通知函提出數據領域數據質量檢查規則據業務規則及數據錄入與使用的經驗，提出數據質量檢查規則門門門查規則匯總與驗證負責領域數據質量檢查規則·匯總各部門提交的數據質量檢查規則交數據質量檢查規則，確保各部門質量規門查規則活動則在業務層面的統一匯總和統數據領域的數公室查規則一數據質據質量檢測規量檢查規則，確保跨領則域的數據質量檢查規則統一轉化數據質量檢查規則測規則轉換為技術實現護部門查規則關聯數據質量檢查規則與元數據查規則與元數據進行關聯公室查規則數據質量管理制度的定位與數據標準管理制度類似，是數據質量工作范圍、人員、活動、流程等要素的保證，其制定需要明確數據質量管理的工作目的、使用范圍、工作原則與規范、組織架構與職責以及數據質量管理的各項活動和管理流程等。在具體建設過程中，可以將數據質量的管理要求流程形成一份制度類文件，結合相數據質量管理制度的建立與發布將會加強全行各級單位和部門對數據質量管理相關工作的了解，明確其在數據質量管理工作中的職責，使得全行上下對于數據質量管理相關工作的重視程度得到極大的提升，能夠更加積極的配合數據管理部門開展數據質量管理相關工作。數據質量管理辦法在規范銀行數據質量工作同時，也將從數據的角度為IT系統的建設提供基礎并明確管理要求，從而為IT局、國家統計局、財政部等部門報送的1104非現場監管報表、人維度相關部門考核標準說明1104非現場監管行大集中它項制度的執行情況立健全本機構或本部門統計管理制度、應嚴格落實并執行監管統計制度、合理設置監管統計崗位，配備充足人員等基礎業務數據報送情況報送數據的及時性、準確性、完整性和真實性等系統運行維護情況監管統計系統、及基礎數據源系統的運行于維護情況基礎業務數據、報表的檔案管理整資料檔案存儲管理應保證監管統計數據信息的安5分風險資產統計自動化率各部門管轄的數據達到自動系統計量RWA的占比，以及系統更新變更后通知RWA項目組的及時性。整改完成率數據質量差錯的整改完成織管理考核有效性對分行數據質量管理工作的管理、考核工作是否明確并有效落實執行，結合核帳差錯率等指標進行考客戶風險統計整改完成率數據質量差錯的整改完成織管理考核數據質量管理是一項長期、持續性的工作，將充分繼承和吸收前期各其它項目組的實施經驗與成果，參考其他數據質量管理整體規劃總體實施策略，從業務需求最迫切的客戶主題入手，按計劃、如核心系統、票據系統、信貸系統、國結系統、資金交易系統等主要業務系統，客戶數據分散在不同的業務系統中，各系統中由于業根據數據質量需求，確定據客戶數據質量的管理范圍，管理范根據數據質量需求中的數據范圍選擇所覆蓋的業務應用范圍，根據數據質量管控業務范圍和系統環境定義，選擇需要管理數據質量的應用系統，業務關鍵數據項與應用系統數據結構有匹配映根據數據質量管理需求確定需要進行質量管控的數據項所涉及挑選數據質量管理需求中的關鍵數據范圍進行質量管控，挑選關鍵數據項的原則是選擇對實現業務流程，或者計算過程的影響性數據質量管理的應用范圍和數據范圍確定后，根據系統應用架構和數據流架構的定義，選擇管理關鍵數據項的應用系統作為數據銀行常見的情況是同一個業務數據項在多個系統中出現，此時需要選擇合適的數據質量控制點，選擇合適控制點主要從以下幾方關鍵數據范圍內的數據與每個數據源系統進行數據映射分析，挑選出與關鍵數據項對應的字段，作為數據質量管理的數據字段范以數據標準的業務定義為基礎，為每個關鍵數據字段選擇與該字段的數據質量管理需求相匹配的數據質量管理維度(DQI)以及測量指標的計算方法，即關鍵數據項和數據質量管理維度的對應關系，并作為測量階段制定數據質量檢查規則的分類。數據質量管理模型中典型維度(DQI)通常為七個管控維度：pNegMFFu0c00數據質量管理七大維度其具體內容如下：數據質量管理七大維度的具體內容維度名維度說明百分比數據完備性數據項在系統中是否有定義，或者關鍵數據項是否都采集了數據。例如合同有效日期是否有未填寫的數數據不完整的記錄數數據不完總記錄數所有數據轉換環節的不完備數據百分比相乘，換算為分母為百萬的統計值數據有效性數據是否符合數據標準中的業務定義。例如在數據項“押物名稱”存儲了押物所有數據無效的記錄數數據無效記錄數/總記錄數所有數據轉換環節的無效數據百分比相乘，換算為分母為百萬的統計值數據唯一性是否滿足一個業務唯一關鍵數據項值組合僅對應一條記錄，例如一個組織機構代碼僅有一條客戶信息記水同一數據數據項重復的記錄數關鍵數據項重復記錄數所有數據轉換環節的關鍵數據項重復數據換算為分母為百萬的統計值數據一是否能夠在數據需求定義要求的期限內獲得最新的數據，或按要求的更新頻率刷新數據值數據時效不符合計算要求的記錄數數據時效不符合要求的記錄數/總記錄數數據值是否反映了真實的業務情況。例如：企業的年銷售總500萬數據不真實的記錄數數據不真實記錄數/總記錄數數據的精確程度是否滿足RWA的計算要數據精確性不符合數據精確性不符的求。例如：對歐元的匯率轉換需要保留六位小數點，而實際數據僅保留了小數點后計算要求的記錄數記錄數/總記錄數萬的統計值數據質量評估方法主要包括下圖中的四個過程。為保證最終的分析結果真實可靠，我們根據第一次數據質量的情況反饋進行了多M1.M1.樣本數M2.制定數據M3.編寫數據M4.測量數據質量數據質量評估工作以定義階段的產出物一目標數據映射為基礎，根據獲取的樣本數據進行了初步的分析，從中選擇了有數據映在數據質量檢查中，還需使用統一的數據質量檢查規則模板，從而保證數據質量檢查過程中標準的一致性。統一的數據質量檢查信息項說明規則編號數據質量檢查規則編號。編號采用X-YYYY形XXX為銀行系統編號；YYYY為該系統內數據質量檢查規則的順序編號，建議以4位編號度量維度大類從數據質量度量維度劃分數據質量問題，類別內容主要包括：數據缺失/不完整、數據標準不統一、數據生成不及時、數據準確性不高、數據記錄重復等方面度量維度小類在數據質量大類的基礎上，對數據質量問題進行細分。數據質量問題小類的內容描述數據質量問題特征數據質量檢查規則說明具體數據檢查規則描述，例如，針對合同表中客戶編號、客戶證件類型、證件號碼，數據質量維度為業務關鍵屬性組合不唯一，其檢查規則為客戶編號+證件類型+證件號碼去重后，客戶編號與證件類型+證件號碼是一一對應，不存在一對多或多多對一關系數據標準編號數據質量檢查規則所引用的數據標準編號提出業務部門該規則提出/變更的業務部門提出業務人員該規則提出/變更的業務人員員工編號該規則提出/變更的日期信息項說明源系統名(中待進行數據質量分析數據源系統的中文名稱源系統名(英待