XX银行数据治理建设方案

1、目录第一章.总目标3.第二章.需求理解3.第三章.存在问题及解决方案3.3.1 存在问题3.3.2 解决方案5.第四章.数据治理规划6.4.1 数据管控机制规划6.4.1.1 总体架构规戈U6.4.1.2 数据治理沟通机制规划1.04.1.3 全生命周期管理机制规划1.04.1.4 运行保障机制规划1.14.1.5 认责/考评机制规划1.14.1.6 长效优化机制规划1.44.2 数据标准管控体系规划1.44.2.1 数据标准管理框架规划1.44.2.2 数据标准制定224.2.3 数据标准制定方案244.3 数据质量管控体系规划.304.3.1 数据质量管理框架规划304.3.2 数据质量定

2、义3.14.3.3 数据质量管理政策.354.3.4 数据质量管理组织.364.3.5 数据质量管理流程.374.4 元数据管控体系规划384.4.1 元数据管理框架规划.384.4.2 元数据定义394.4.3 元数据模型规范404.5 数据安全管控体系规划.41第五章.数据治理体系实施方案.425.1 建设方法425.2 数据标准落地实施方案制定435.2.1 数据标准落地原则.435.2.2 重要系统的标准合规评估435.3 数据质量落地实施方案制定445.3.1 建立数据质量管理专职机构445.3.2 建立数据质量管理支撑系统445.3.3 建立基于数据质量检查的考核机制455.3.4

3、 结合系统建设提升数据质量管理455.4 元数据落地实施方案制定465.4.1 元数据管控范围465.4.2 元数据管理机制465.4.3 元数据管理管理平台.47第一章.总目标满足人民银行XX中支全面风险管理体系及监管要求，建立健全数据治理和质量控制机制，解决业务指标口径不一、源多头、数据不一致、数据交换困难等问题。进行数据治理成熟度评估，数据治理框架体系搭建，组织架构、制度与流程的建立、开展重点业务领域（风险、运营与绩效）数据标准建设和数据质量提开工作、进行数据管控平台建设，实现元数据、数据标准及数据质量的统一管理。进行数据治理文化宣贯，建立数据治理长效机制。第二章.需求理解XX中支行建有

4、数据仓库平台系统，围绕数据仓库平台系统建设的数据管理平台对数据平台的数据关系、数据质量、ETL作业、等内容进行管理，具有一定的数据调度、数据质量检核、数据的传输与下发以及元数据的采集功能。XX中支行现有数据管理平台中，数据管理的范围主要围绕数据仓库以及其上下游的元数据对象，具体数据接口文件定义、数据库分层物理模型定义、ETL作业定义、业务报表定义。第三章.存在问题及解决方案3.1 存在问题总结目前XX中支存在的数据问题：如下五点：1,数据质量差1）数据不一致：没有统一的数据规范导致产生大量失真的数据；2）数据不及时：没有有效的流程和手段管控源系统数据更新时间，不能在数据入仓时及时发现问题，往往

5、到了数据使用环节才暴露出来,导致数据严重滞后不可用；2.数据不一致，缺乏统一规范标准1）业务含义理解不一致：没有对业务的含义进行规范统一，导致多重来源数据相差甚远，也无从确认哪个数据源的数据正确；2）统计口径和加工方法不一致：没有规范各种业务指标的统计加工规则，导致如“增长率”指标的数据结果非业务所需；3）产品的名称、归类信息和配置信息不统一，使得基本属性基金经理和业务部门各自一套产品名称，基金经理使用的产品名称在系统中找不到；各个业务部门之间需要线下一一确认和沟通；KPI考核、业务报送、IPO及招投标等都受到极大的影响；4）各个部门根据自己的需求设计和产出报表，无统一准确的数据源，导致相同指

6、标数据不一致或总分不一致的情况5）缺乏相关角色和流程制定和实施数据统一规范；3 .数据分布零散，部署和同步原则需完善1）基准数据分布原则不完善，缺乏基准数据的生成、管理、维护机制来保证数据的正确性和权威性，缺乏数据同步原则，导致难以及时、准确地提供完整、可靠和一致的企业级信息。2）客户信息，虽然做了各个系统客户信息的映射，但并没有在企业范围内实现客户信息的唯一标识。如客户身份证号码变更，因为缺乏客户信息的同步，导致该客户的财产信息分散不同账户中，无法真实反映客户的实际资产情况。4 .数据整合与应用不足1）没有有效的数据交换和共享机制，导致无法对共享信息进行科学的管理与合理的应用，无法为客户服务

7、、统计分析等提供有效的整合数据，无法实现数据价值的更大化；2）对外报送的报表，没有做到全自动，需要数据中心与财务中心等进行各模块的整合和拼凑；5 .缺少专门对数据进行监督和控制的组织1）各个部门关注数据的角度不尽相同，因此缺少一个组织从全局视角对数据进行管理，导致无法建立一个统一的数据管理规程与标准等，相应的数据管理监督措施也就无法得到落实，并且由于缺少数据考核体系，导致数据管理标准和规范也无法实施；2）各部门为应对各自部门的发展需要，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，缺乏统一的数据规戈U、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题

8、频繁出现；3.2解决方案为从根源上解决数据问题，需要一个长效的治理体系确保数据在组织、制度、流程、标准、技术工具等方面的管理。1 .直接原因：缺少解决具体数据问题的流程、制度、规范、标准、技术工具等管理体系。解决方案：制定各种数据领域的操作流程以及在技术与业务层面的标准规范，才能确保数据标准管理、数据质量管理、主数据管理等各种数据管理的有序进行；先进的技术手段、配套的系统支撑数据在数据标准、数据质量、主数据管理等工作高效有序地开展；2 .间接原因：没有组织和制度保障，更没有认责管理机制。解决方案：建立决策、沟通、监控、考核的完整有效机制，有效地解决金融机构数据的权、责、利的问题，避免出现只顾当

9、前不考虑后续发展的“救火式”。3,根本原因：没有数据资产意识，更缺少数据管理企业文化。解决方案：数据除支持业务处理流程外，更是企业的“资产”，应从战略角度启动、开展和推进数据治理工作，建立一种以数据为导向的企业文化，将数据治理与公司治理有机结合起来。第四章.数据治理规划4.1 数据管控机制规划4.1.1 总体架构规划4.1,1,1组织框架规划典型的数据管理组织结构分为三层一一决策层、管理协调层、执行层，分别赋予不同的权力、履行不同的职责。责权一致保障数据管理组织结构的稳固性和可行性，增加数据管理工作的推动力和执行力。数据治理需要各业务和技术部门进行多层组合，以实现针对数据长久持续的治理和管理。

10、数据管理组织架构规划建议如下，各组成部分均对数据管理组织起着至关重要的作用。数据管理团队据理队数管团据理队.数管团一1 .数据治理委员会（由高层领导构成）数据治理委员会拥有在企业范围内对数据管理的权力，是数据治理的最高级别权威机构，拥有战略性的企业级信息资产。2 .数据管理制度委员会（由业务专家构成）数据管理制度委员会是一跨职能团队，负责支持和监督由数据治理委员会发起的数据管理举措，负责协调数据治理和管理的活动，如数据架构管理、数据标准管理等。3 .数据治理办公室（有数据管理协调员构成）数据治理办公室是对数据治理委员会、数据管理制度委员会、数据管理团队的工作提供支持，推动数据管理团队的各项活动

11、。4 .数据管理团队（由业务数据管理专员、业务领域专家构成）各数据管理团队关注其具体的业务领域，在经高层授权后，可做出相关决策来调整并实施企业的数据制度、流程等。4.1.1.2制度框架规划1 .数据治理制度规划根据数据管理和服务的层次和授权决策次序，数据制度框架分为政策、制度、细则三个梯次，该框架标准化地规定数据的具体领域、各个数据领域内的目标、遵循的行动原则、完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施。从组织管理、协调机制、考核机制、数据安全管控、数据需求管理、数据标准落地、数据质量保障、监督检查等方面出发，制定全面、科学、有效的数据管理制度体系，包括数据制度框架和内容，提供相

12、应管理办法及操作细则的核心条款，实现数据治理各项工作规范化管理。如下图所示：名称制定者内容政策由科技战略与数据管理委员会制定。说明数据治理与管理的目的，明确其基本规则。制度由不同数据领域为各数据领域内的活动开展的数据专业人员制定。而制定的一系列办法、规则、流程。细则由原制度涉及领域数据专业人士制定。确保各数据制度执行落实而派生出来的实施细节与技术规范2 .制度规划交付模板样例7,EZZZZZ_数据效箫的福送声管理办法数框标准云理办送数据族量管理办法元数据管数据安全标题松括林延、吟日的和*蜀的审陵岛其布林海一感裱，适用对於哀痔布法、金狗j“构噱,处/中Mim'J拧金司我据扬擢律声力息；.

13、：正文/文一毅兴总时、分瓢和酹理二部分逑成.士喜贵后苏南呼再：顺飘第一章总则羊用性狒金为傕爵，百的、前那.位义:为兹番弱殿程关基本尚总装正上第一章组纲架构与职责分工±之热&帮*跋竹用衣绢后用北卉配统Q总方叮年出洋那门的卡雷第第三章第晔芦尾儿审四篇庠千博前於哽沌序.守廿号好七期班“林口苗内容苣注,"用柠中.点的呻亭.该片为行房，理病盟夫人三再睚在第YT章附则木勒垄地号程序与方式，育式支呵f涛柯堂与其他利度之初*贰，挖W.用悭的理可，中与鬣聚苧，址篇口期.附件三制度/洋用的浅垂、流样理察4.1.1.3流程框架规划数据治理流程包括管理流程、数据标准相关流程（数据标准制定流

14、程、数据标准发布流程、数据标准执行流程和数据标准执行评估流程四部分）数据质量相关流程（数据质量报告、数据质量评估流程等），认责考评流程、数据治理实施相关流程等。主要流程如下。故据架枸管理管理，割辱俄置楼堂捱则:技求标碓月宕管理元数据管理ft®匹楼查主散据管理;业哧元数据，技术儿救提，触推m通关基数据操作营理（触据保留与归档）筵业坐标准地据展量管理效抵安全皆啰4.1.2 数据治理沟通机制规划建立跨部门、跨条线的数据治理工作协同机制，制定跨部门、跨条线的工作流程，明确沟通路径，实现数据相关方采取联合行动。根据数据治理政策，建立每周或者每月议事机制以数据质量报告的形式向组织和管理部门汇报数

15、据质量情况，根据认责和考评机制将数据治理职责落实到部门。4.1.3 全生命周期管理机制规划建立覆盖数据产生、存储、交换、加工、归档和应用等全生命周期的管理流程，规范全流程数据标准审核、内部数据服务申请、外部监管数据报送、外部数据安全合作等控制流程，通过全流程管控方式保障数据的准确性、一致性、完整性、及时性，促进数据资产发挥价值。数据生命周期数据至北做格产生数据存信数格交模独群4U工数据用档数播应用勃强录入言鼻头敦据箪入至面、1鬲部强使用者层出裁厘便用*求，号制期生乘牙提准及时反；大11抠堂用中米默打哂2如弼忏内外青冷制度依法胡文索事用展H,谪陶他出触型法用需承不时播告M据*用中的M业务密密a誓

16、与利如如憎珞工技比茶配玄靓为及时泛占座立百叱坐手ffi,安理内第文里介轩加市可尼的豆尸酎象制定监印带量双靠工作方筌谓双推诚他军用安友的窜圾行，杵s（节平户段出道财梢需享用H定片更回整策不我五近中定理.再危变定义眄出有1飕勉强舒理者学国，时词就而制定工作魄鼻，楚埋效第原何依，如贝推美力门分才京裕技司建原力¥蛆也用另筋门制定猿据亚整整工伸止津.杷效唐原蜒3宏TS（心：和又敷用腰考目力奏.成隹甘侬田惬方案开好考里工作系哥陶口者安弓明果收毒后津攥收致孤定义却M品期JH,向小块井茶隼胪卷门悭上总聚；-jiWjul目所与m0酋.幅下酸布诺河以有w与宾卷爆出佗恒仁的霭东并刚“我克以梏旅喧支惧氐书窕

17、事.笄提出解界、漫明葬工造支持生烧开班世护者皈行图后同嶂青与涛固分析；程商制烟也网北务和，替需索麦行口乐爰开发，拉卯格山打”举例捂骐依笃玄用荫斤K揖归鞘兼能离西桐立用及苴阜战喷过本支持4.1.4 运行保障机制规划建立数据治理绩效考核体系，包括考核问责机制和激励机制，保障数据治理工作有效推进。设置数据标准管理、数据质量控制、数据安全管控等方面的考核指标，规划绩效激励机制的具体落地方案。4.1.5 认责/考评机制规划数据认责是将数据管理活动中的责任落实到相关部门的过程，通过数据认责在全行范围内明确数据管理活动中各部门应承担的角色和责任。1 .认责体系规划数据认责不是问责，是对各部门数据管理职责的进

18、一步明确。数据认责体系分为三部分，认责管理组织、认责管理流程和认责管理办法；数据认责体系认责管理蛆织认责管理渡程认责管理办法数据认责工JL模板1）认责管理组织认责管理组织和组织架构中规划的组织相同；包括决策层、组织协调层和执行层，决策层：主任和副主任建议为企业级的决策人或者分管风险、财务、数据的企业级管理者兼任；组织协调层的数据管理常务办公室主任为科技部总经理，和各部门专家成员组成；执行层为数据认责工作小组，由相关数据管理部门组成，例如：数据归口部门，数据使用部门，系统开发维护部门等。2）认责管理流程推动数据认责落实工作，负责解释数据管理职责，对各部门认责细化工作提供指导。认责管理流程包括“认

19、责发起->认责细化->认责审批->认责发布”IfY神奉峭hijEnftrRty叫u一araaaa心的HIMAHtvatA3）认责管理办法数据认责对象可以使用两种方法，系统分级和数据分解；数据责任类别是从数据的生命周期（数据定义、数据生产、数据使用、数据质量监督）的各个阶段识别责任；根据相应的认责细则生成数据管理认责书。2 .认责过程中不同部门的角色划分，如下图解珞麴提的含义与规则数据层面认贵南色肺业务在任者使用I5.器数粥使用者着普钻梯令闰裁块层面认贵南色配含现犀的与解至更副提供系统严发需求开发屎坡巳录数据和加工数据揖供拈撮蔗学治理至求援生物据质等治理要求隹降新喏产”人盘据融

20、据果族有系比开发维护者r一系纥归口者3 .考评机制建立数据治理绩效考核体系，包括考核问责机制和激励机制，保障数据治理工作有效推进。设置数据标准管理、数据质量控制、数据安全管控等方面的考核指标。结合目前同业相关实践，在考核的实施路径上，采取三步阶段的策略，逐步向精细化管理过渡。首先开展数据管理工作过程事项的考核，同时在激励方式上，注意奖惩结合，多设置加分项目，以鼓励工作开展，提高工作积极性为前提。第一的出耐融型管理丁昨建行考桂考核般搪僚在工作过程效暮管理工柞考核第二阶段在第一腑段里司上，加入碧叁原里水平的遢帼考核数娓管理4工作过程通报关键系琉效据质量水平第三阶段聿樵开展数据管热击笆槿一理工作与他

21、效据菅理春仔才水平工作过程碣转台的金关键系统助据氏量水平致据度量管理数据标段专理救瞪管理工仆包核SUKM互评钞报工依据治理双1-标至管理欤据累詈理此更片管理毅糊跋后水平数眠首理T作第一阶段：对数据管理工作的过程进行考核，针对数据治理、数据标准管理和数据质量管理分别制定不同的考核指标第二阶段：在第一阶段基础上，加入数据质量水平的通报，以数据质量评价报告为标准建立考核+通报的考评体系。第三阶段：开展数据管理工作与数据质量水平相结合的全面的考核制度，制定数据质量水平标准体系4.1.6长效优化机制规划参考数据管理能力成熟度模型等国家数据标准，建立评估及提升数据治理成熟度的长效机制，明确评估指标体系、评

22、估数据来源、评估周期、评估流程及跟踪改进方式等。4.2数据标准管控体系规划4.2.1数据标准管理框架规划建立企业级数据标准体系，是为了摆脱系统与部门的束缚，从企业的视角,统一描述和展示行内重要的基础数据项和指标数据项，协调全行上下对同一数据项的理解和定义，规范全行信息系统的设计开发，最终实现业务与技术之间、系统之间、部门之间数据的高效流通，提高数据管理的能力。建议银行业数据标准管理框架包括五个方面：文化和变革、数据标准内容、制度和流程、组织和角色、标准化工具：4.2,1.1数据标准管理组织数据治理组织应纳入IT治理组织框架中，通过成立数据治理组织建立明确的数据治理组织架构与人员角色定义，明确相

23、应的责任人和职责，对其负责的数据的正确性、一致性和及时性等负责。数据治理组织包括决策层、管理层和执行层三层的组织架构支撑数据治理工作的开展和职责的落实，如下图所示：数据治理小组数据管理委员公分管的导式员代表业务和技术部门- 对全行的酉据后里、可用检“安室和合知性自言- 推动世行全行黄塘管MEiii半、条产廨漉- 对弗据祁关审议毒行优先刘芹，井莉资金来调和费薄提仰建议，由条线/集团散丫电与多拼ii所批：- 壬it主独行发文的射摭音理国关制空包划策需柠舞嶷首垮流程而陡敕相号孤不昧和的离r亩粒就大用郎朗舟市设HE夫妻员登秘的争端 京谩浦,，主要任期5在全行实施.*督视吉数布台与 设L机首理数揖武普濠

24、程 创立不魂护信息未狗一企止及遗辑和捌理翻据库设计、物据唐型、业劳旦河、元却据-重点.针对企业期共享费据 负者年护药标管理潮*,程庠*政筮和工具f如问题管理：变更菅理.常型背理.元的封而取和会 向我据首理委员会汇肾都据F麒和就指质量状况通过成。数据治理组织密立明岸的数据治理纲媒第恂与人员.角色定义.明珠相应的责任人和职责，对具负责的数据的正确性、一致性和及时性等负责.数据治理的组织包括以下三个层，及:-决策层即数搬治理委员会负责设立数据治理的原舄和目标，为数据治理引领方向/林调全行各个部门眷与数据治理工作，审批教据治押规划报告用主要计划-管理层即物g;霭“阑主要是数娓治理的专职管理层,牵头组织

25、数据治理的规划设计及实施r负责数据治理工作的计划制定和安排,负责向决策层汇报数据治理工作-执行JZ即数楣转理员,具体参引数据治1里工作设计和艮体执行r解决日常具体的数据问题井口在全行范I制内定义和蝌释各项数螭根据多家金融机构最佳实践经验，数据管理组织架构从数据管理委员会、数据管理办公室及数据管理员社区三层结构出发，旨在建立与开展全行数据相关工作相适应的各层级权责明确且内部沟通顺畅的组织框架，确保全行数据战略的实施。数据管理员社区北壬地括近家率铲其据亏五 国青在苴各白靠豪领域内执行野捐掠舟幽据管璋跌至.包括在苴业另争续;专业骊恸.系魏中执行着曲标准定义并有效使用 评牯业符条线/觑踊题的髓据法量

26、囤樗肿尿相关的可超有效传通皑相关的责任人 在授作后为卜植动W确吊曲揭问题 将需要敷押者埋办公室家事的间包和净曲氏到数据管理办公堂 刁打据百理内加空彳口艮苴自爱辅无的如韭理透循烤宝和独巨层里水平基于海南中支行的业务现状及发展需求，建议数据标准组织架构分为四个层次。因为海南中支行与参加行不同于独立法人，所以数据管理决策层分为董事层、高级管理层。以下为建议组织架构。第一层为董事层：数据治理决策层；第二层为高级管理层：由成员行分管行领导和相关的分管领导组成，商议数据治理重大事项；第三层为部门管理层：由成员行数据管理部门代表和相关的数据管理部门共同参与，协调全局工作的开展。第四层为执行层，成员行执行层，

27、各部门执行层。如下图所示：董事层高级管理层相关管理部门博员彳律事怅E节半长决桀机杓由成员行和轼三直事长组寸，星嘉羯活理前给宅洪策机构，由成第七分首勺也二m联殂分管颈号组成.自仪鼓如沿涅至大STS-执行层猾导由就导亡数据曾建部门住案和寐黑数据詈沮驯门共同彝芍，帆何全曷工代的开辰.成行I成员行C庇为行H成员行A成员行执行星在答成章行数卷首理部n设-苦专人如果疫高可以自行建立成白负责监管报送的第门觉需，局时可以楼不向宣理复或说置理人:协调直员行内部善部门，推动息俄员行落实兽取数据治理工作联盟执打长包部门，包菜线?差落实芬里敦苑召理一作数据标准管理工作的开展方式:新标体框三1件准豪聚抻钎器、T工怔胫定

28、评抻打执一魄J不厩行前4数据标.售空护和命弁工始E3_Ht内容»ft£瞥也酬】系险施妻再反行j_性方式1理会茹理惮与蚪据识规划彝与学与黄盟负击都应翩柏，向与成此行联盟纥续至货协击杷门征集盘见，成员h«r提管理2教据标出制京.评书与M制淀制度.俎苏邦市与餐后察与堂与解握人维安相关义畀国门苗眼,汇惹意兄.靠嚼蛆呢哲成品行iff值七而1E3数竞标隹由行与落地洞赳推进身提在晚斗卓筑黄世何其在土势求程.自建石利知数堀宸一初口落地标陛fl弃家用标摩在境星革器冀第棉售市的用地凯仔，庆元i亍虫贵在业方流程自忠茗究和策控常营接匚落地m可以按名,情况理Hi百察境的藩而改造.A瓢据标a

29、拜汇起蚤与等与些里台福门.普虎星行均可些出宜电单消一St矣曾已出冽人th离工胎*加1#史望更发短变更由访，胞洞恭田置正前门；勇格左左抗诳年产流行，或有底望强据军要直孑上记5独拈和窟具遢进揖护*设应用应用效裾标而工具中器暨技褴老镇1僚一速没.建护党管里强其他部门.成员行4.2.1.2数据标准管理制度数据标准管理制度体系，确定数据标准岗位职责、变更流程、管理模式等内容。根据不同的管理目标，可以细化为涵盖数据标准管理办法、数据标准实施细则、数据标准管理规范等的管理制度体系，如下图所示：数据标准管理基本制度及规范管理办法实施细则数据标准管理办法数据标准管理实施细列4.2.1.3数据标准管理流程数据标准

30、管理流程包括数据标准制定流程、数据标准发布流程、数据标准执行流程和数据标准执行评估流程四部分，前两个流程组成数据标准制定与维护的全过程，后两个流程组成数据标准执行与验证的全过程，两大过程形成数据标准管理的闭环，实现数据标准的持续提升和逐步推广模式。数据标准制定流程数据标准制定流程包括数据标准需求收集、数据标准资料收集和数据标准内容方案制定。通过数据标准需求收集与分析，明确数据标准内容制定范围，在此基础之上收集数据标准业务、技术、管控等属性信息，制定海南中支行统一的数据标准内容。上述三方面工作均应按下述模板定义细化的活动和参与者信息。以数据标准内容定义制定流程A.3为例：A.3数据标准内容制定组

31、小导领理管据数2.1数据标4准发布组准标据数1组作工理管据数1.徵据标准资料收集XZA.3.1协调各相关部门，共同制定数据标准内容草案A.3.4确定数据标准内容草案A.3.3提出数据标准内容草案意见A.3.2审议数据标准内容草案是否通过室部务业行总每一个活动步骤的内容及参与方职责，如下表所示:活动活动描述参与者相关信息资源A.3.1协调各相关部门，共同制定数据标准内容草案协调相关各部门共同制定数据标准内容草案。数据标准组（牵头人）参加行业务部室信息科技部数据标准内容定义方案（草案）A.3.2审议数据标准内咨草案对数据标准内容草案进行审议，若审议通过，则执行A.3.4;若/、通过，则执行A.3.

32、3;若各部门对数据标准内容行在重大分歧，在数据标准组协而T无法达成T,则将问题上报给数据管理领导小组，由数据管理领导小数据标准组总行业务部室数据标准内容定义方案（草案）活动活动描述参与者相关信息资源组进行最终决策。数据标准发布流程数据标准发布是指对数据标准按照流程发布给相关部门的过程。通过审核的新标准，由标准管理专职机构专职人员向新标准的发起人、发起部门、标准应用部门、科技部门等相关方发布标准生效公告。对于专业性通用数据标准，由标准管理专职机构进行编制，商请各业务专业线确认后，在数据标准管理工具系统中予以发布。数据标准执行流程通过在业务需求编写与评审流程、系统设计评审流程中审核数据信息项与数据

33、标准要求的一致性，确保数据标准在系统实现上有效落实，保证系统处理数据的质量；同时基于数据标准，开展数据定期检查，评估存量数据与数据标准的一致性，及时发现存量数据问题并制定解决方案，提升存量数据的质量。针对存量数据的定期检查工作，应遵循急用先行的原则，针对业务使用紧迫性高的数据应优先开展检查工作。存量数据检查结果中发现的数据问题，应从技术、人员、流程、标准四个方面进行具体分析，制定具体的数据问题解决工作方案。数据标准执行流程具体流程环节，如下图所示:拈或用JF善作案注料中宜咻也由行桥盘犀耳孙殖数据标漕管理系联，帮抑H制足女生不准变更次西忙年早早弁靳应川昂魏餐埋藏嘱海.桂考核招程标隆产*I

34、1;RI客户公其代叫I数据标准执行评估流程数据标准执行评估是对现有数据标准进行整体评估及有效管理的过程。对现行数据标准进行评估，评估内容集中在标准培训、标准实施、业务需求数据评审以及系统设计数据评审等方面，由数据标准责任人定期检查已发布标准的合规性和正确性，并汇总检查结果生成检查报告，同时基于数据标准当前状况，指导与推动后续数据标准工作。4.2.2 数据标准制定4.2.2.1 数据标准体系建立我公司很早就意识到在企业内部进行信息管理以及建设数据标准体系的重要性，并且通过自身的经验和探索，实践出了一套能够覆盖金融领域数据的标准信息分类框架。在这个基础上，建议数据标准体系的总体规划，包括基础数据标

35、准和指标数据标准：指标若户关里管理基利性分析.工造有理支撑与保障在此基础上结合海南中支行的业务实际，参照FSD飕辑数据模型，进一步的从主题和业务线两个维度上细化数据标准体系。细化后的数据标准体系将全面覆盖海南中支行数据标准内容，并且支持在数据标准制定阶段进行合理的分工。我公司建议首先从主题维度进一步细化基础数据标准体系：同时，在指标标准体系方面，我公司建议从业务分类维度进一步细化指标标准体系:黄产发债婚台交析箕金交易分析百阜美分折和荃雷感4£析客户双I菅理11财春营建市场分析看合号产配肯分析苴雷活濯分析密合融却分析徂合国陵邠客户行为分析角合芹舄的若卢蓝分析存方投竟侬的容声在来分析日因

36、分价篮管公菽银址会U04月克匏资之精斗人行夙沆烧«CiE忻人行金司算1TI度人行人民币利塞标子匚例局J5®拒在溢利性分析风险管理闫今扬向分析军旺避工性行忻宝源殖利性分析产品巴利性行忻1&工性投桀型变工后是分析谩信告理力折信用150险虐飘篥回颐信用阅局a4t4.2.3 数据标准制定方案4.2.3.1 数据标准制定总体原则基于海南中支行数据标准贴近系统需求，落到实施的要求，建议本期项目数据标准制定工作的总体原则是完整性、先进性和可行性。完整性：制定完整全面的数据标准体系和内容。先进性：根据先进方法论和最新外部要求制定数据标准，比如三证合一、金融机构编码规范等。可行性：保

37、证数据标准在海南中支行达成统一共识，能够在业务和IT领域切实可落地。数据标准制定T作的总体原则呈完整性、先讲性和可彳开k完a二:制定分整全剧?猫据除内容科史1-*,”我可行性：保证数据加甚在全行达娜5一共欢，能考剑火R1T我啦屋地先进性：礴先迸方法渊最新外部要未制定数据初海,比加工运含一、.圣曲1两五明魂稔基础数据标准制定方案基于数据标准贴近系统需求，落到实施的要求，建议基础数据标准内容的制定遵循以下5个步骤:痛善防段工噂憔板沌备标港需求数据看第集数据现收廉站枭轮理，上1牧层哂2敦据酢淮制之赛村妮范现存系统研讨和.碎认业芬邺门审核U意见处理与林班他订林准钱受在基础数据标准的制定过程中，各个步骤

38、的说明及数据标准项目组职责如下：指标数据标准制定方案基于指标管理体系框架及金融行业指标解决方案的基本思路，针对海南中支行指标信息标准化的具体需求，建议如下指标标准化整体方案：*全行哲理fi盒.财割摧事，号襁整理指杨槿板.根报晅门”乩把初小合片招婚特。5&烹践对血-MTthNttW,对尿标列及过行林花却定制*相比对站朱月是i国仃丈相建设事R中博跟行箫帕爵向用体第其点斑定喈"M*鹭理南与刎XH,扑标定工融匚忖峥，比用标一布城健多地空腆加我行器乐斑数此区事同输人二日H4%加且i&M*住实现4n忐吗!：乐妙/句*110口mH*”1.异以事事¥工他出完整的指标标准化工

39、作过程由指标的需求采集、梳理与合并、分析与建议、标准化定义四个阶段组成。通过对行内各类管理报表、财务报表及考核评估报表及指标的全面采集、梳理和分析，结合最佳实践及行业经验，利用指标调研整理分析模板，对指标口径进行分拆、合并及补充，构建海南中支行指标体系框架，并以此为基础进行指标业务定义、统计口径和数据加工规则的统一规范，实现指标信息的标准化，为客户关系管理、盈利能力分析、风险管理、经营管理、外部监管、财务管理等各业务应用领域的业务分析、经营决策提供及时准确的数据支持。4.2.3.2 数据标准内容说明基础数据标准内容说明参考国内外银行数据标准定义的通行做法和相关公司在数据管理领域的专业经验，数据

40、标准详细定义应包括业务属性、技术属性、管理属性三部分内容，这是数据标准定义模板的基本构成。1）业务属性数据标准的业务属性是对数据标准名称、业务规则、标准项分类等内容的详细定义，具体描述如下：标准编号指数据标准项的唯一识别标识，采用层次编码方法，由数据主题的缩写和顺序码组成标准主题指标准项归属的数据主题，标准主题的分类与数据模型保持一致。根据银行数据的特点，一般我们将标准项划分为9大主题，包括参与人、产品、合约、条件、事件、位置、资源项、业务方向、分类。本项目涉及的主题包括产品、参与人（机构、客户）、条件、位置、分类（后两个主题纳入公共代码标准）。标准大类指某个数据主题下所属标准的分类。例如产品

41、主题的标准项分为产品基本信息、产品管理信息、产品核算信息、产品条件信息和产品个性信息。标准子类指基于标准项大类，对标准项分类的进一步细化。例如产品条件信息可以进一步细化为币种条件、客户条件、期限条件、数量条件等。标准中文名称指对该标准项的统一中文命名，该名称是从业务上区分不同的标准项。数据标准的命名应直观、易懂，字数不应过长，应符合模型统一的命名规范，命名中应尽量不出现括号、斜杠等特殊符号。但在特殊情况下，标准中文名称尊重行内系统用法。标准英文名称指对该标准项的统一英文命名，主要是对数据项中文名称含义进行英文翻译。标准别名标准别名是数据的常用名称，是中文名称以外的业务或技术上针对该数据项的常用

42、名称。例如：数据在权威源系统中使用的名称、业务人员使用的常用名。用于帮助业务部门快速查找、理解、使用数据标准。业务定义指对该标准项的业务含义和相关业务场景的详细描述，业务定义主要来源于外部监管机构的定义、银行业务制度、源系统的业务需求定义等。业务规则指对该标准项的命名规则、计算方法和编码规则等约束条件的具体描述。包括相关业务行为的政策，以及政策约束发生作用的场景。标准依据指数据标准的业务依据来源，包括但不限于国家法律法规、国家标准、行业标准、外部监管要求、国际标准、国外先进标准、银行内部制度和系统规范、行业惯例等。值域值域是数据可接受的业务取值范围，即数据的允许值的集合。2）技术属性定义数据标

43、准的技术属性是未来系统项目建设的重要依据。新系统开发和购买产品包选型时均须遵循这些技术属性。技术属性定义下述内容：数据类别数据类别是根据数据的业务定义、业务规则和常见表现形式定义其所采用的数据类型。数据类别包括：编码类、代码类、指示器类、文本类、金额类、数值类、比例类、日期类、时间类、日期时间类。数据格式数据格式描述数据在精度、长度、形态上的定义，包括所允许的最大和/或最小字符长度，数据的表示格式等。代码编码规则数据类型为“代码类”的数据项的编码规范。3）管理属性管理属性主要包括标准定义部门、使用系统等内容，为标准使用、更新、维护等需要的管理信息。主要包含以下内容：标准定义部门指对数据的业务属

44、性拥有最终业务解释权的组织，通常为该数据所涉及银行业务的主管部门。权威源系统指使用该数据的可信数据源。相关标准指与该标准项存在关联关系的其他标准项。与相关标准关系指标准项与相关标准的关联关系类型，可据此分析标准项发生变更时对其它数据项的影响，主要包括“引用”和“组合”两种关系。一项典型的基础数据标准示例如下图所示：标准领标准子美标准英文名林映定义客户/CustomerSize(NationalStandard)指工Ik和信息化部,国家统计同、发展”革委、财政部四部郑照从业人员数、销售额、资产总额二档标，第合行业恃点制定r时企业的规修进行分类的结果.如大型、中型、小型等.标准大类组织标准中文名林

45、企业规模标船修适用于荏中华人民共和国境内依法设立的各类所有罅口各种组哪式的企业,个体1商户参照由五ft体划分规则琴见关于印发中小企业划里麻准划定小通知工要用于对外报送,具体分类参见代码取值.相关标准;与相关标准关系i数据类别代码类数据格式2tn采用一位数字电骗码法,左起第代辆则第维幕表魏躅墨权初黜客户信息牌期关于印发中小企业划型标准数据定义®n公司业务部标准依据规定的通知(工信部联企业2011130(®)指标数据标准内容说明指标数据标准内容包括指标定义、维度定义两个主要方面：指标定义指标定义是对业务指标的名称、业务口径的详细定义，以实现“定义统一、口径统一、名称统一、参照统

46、一”的目标。具体包括以下内容：指标中文名称是对业务指标的统一命名，反映了“名称统一”的要求。标准中文名称具有唯一性、普遍性和常识性。从标准名称上统一目前各部门间存在的同名不同义、同义不同名的情况。例如对涉及个人客户贷款归类的名称上存在多种说法，如个人贷款、零售贷款、对私贷款等。在指标标准化过程中，对这些名称进行了整理和修改，让它们具有统一明确的中文名称。4.3数据质量管控体系规划4.3.1 数据质量管理框架规划广义的数据质量管理是指通过一整套数据管控体系，实现数据质量提升的过程。本节中所指数据质量管理专指基于数据本身的管理行为，即为狭义的数据质量管理。建立体系化的数据质量管理框架，是对数据实行

47、的最直接也最易见成效的管控模式。该模式往往是问题发起式的，按照发现问题、解决问题、深入纠改、形成规则、防范与监控的形式反向循环持续提升的过程进行。成熟的数据质量管理框架应该包括数据质量内容、管理政策、组织与人员、流程和技术支撑五部分。如下图所示：_-:二£5七毛可1数星5度立，运耳.过柠加无痍,号理工具§装据在景宣重三西爆柞内容联奇分工工作方式easn系蛇盘寺甑I成员打1非觇毅据降回否监测，鞋现牍涌.专现及刊，岩现装支当真打激型指口京境荏率携法幡核，成反片负克对敢受疽口刘白建李跄生行母事把建起生正里QSEt力中数用方巨问后里第舞与拿与青“？i三就就不后三仁砸日杵蜘艮如克萋.

48、咎不也有R靠冏彳来与小船3提升数感氏量负交信建臬统制黄庭接口勇止自建系绕和敌据麋口靶屿费图4三统用挂员县Iff,口民妇由回白苒强籍普吉丁作，用去存的与文据盛量要求4数握质宣现则管理负责参与争与帆虹管埋停n生言飒王辈更:一制土建国晚看评云,翎叔则哲现戌员行Mm楼将祝m叁仁善理5摩力、山尾，建投数度厌整管理工具建员应用鼠用出变2*二臭到后变什啥请看科一通一握由、推产ID智=£,联连蜂毡副二医品行可以分4昔出差也深我寻-6数揖脚苦理喈梗负责善与弟与盗注麻学s%:食者3JR至量应有帆走义塔美也标恬旧性限告.科史主舅牯挟行4.3.2数据质量定义数据质量定义，用于明确数据质量管理范围，衡量数据质

49、量水平，根据数据标准、数据管理需求、与数据质量现状问题等多方面要求，制定数据质量业务规则与数据质量技术规则。数据标准、数据质量衡量维度、数据质量业务规则与数据质量技术规则的关系如下:提升业务数据质量数据标准数据质量实例化数据质量业务规则归纳总结技术规则数据质量衡量维度4.3.2.1数据质量衡量维度数据质量衡量维度，是衡量数据项的质量水平与好坏的角度。通常，一个数据项的质量水平可以从多个角度进行衡量，反映数据用户对数据的多个方面需求。通过数据质量衡量维度，可以更有效地精细地分类管理数据质量。理论上数据质量衡量维度可以有很多个；需要结合海南中支行数据质量管理的现状与管理目标，选择海南中支行重点关注

50、的数据质量衡量维度；随着发现新类型的数据质量问题，可以再增加新的衡量维度。根据本项目调研访谈与数据质量探查的情况，结合同业最佳领先实践，建议现阶段海南中支行数据质量管理采取完整性、准确性、唯一性、一致性和规范性5个最典型的衡量维度；如下表所示：衡量维度描述解释与说明完整性业务操作所需要的数据是否完备；检查数据的缺失程度，体现数据项存在具有业务意义内容的程度；当数据项的内容具有业务意义时，说明数据是完整的。通过检查数据项是否为空值(NULL)或相当于空值的数值来分析数据项的完整度，例如通常数字型字段以0表示未填，字符型字段以空格表示为未填,日期型字段以1900/01/01表示未填。1 .数据无值

51、，即NULL2 .数据虽有值，但其值为无意义的空格或特殊字符示例：员工的完整信息中，应当包含婚姻状态。婚姻状态为Null,则说明不符合数据质量完整性要求。准确性数据是否能够准确、真实反映实际信息，以及是否符合数据标准准确性问题影响业务人员了解客户真实信息与业务实际发生的情衡量维度描述解释与说明中的业务定义；体现数据与目标特征值之间的差异程度，有时候又称“有效性”。况，可能会导致后续的业务处理偏离业务目标。1 .数据的值域约束，即数据的取值应在其值域范围内（具有业务意义的连续范围）；2 .数据的规则约束，是指业务上、技术上对不同数据项1用的相互校验关系，可以是等值校验，也可以为不等值校验3 .数

52、据误差在可接受范围内示例：合同®J期日应大于开始日期,交易金额=交易单价*交易数量，不满足则说明不符合数据质量准确性要求。唯一性是否满足一个业务唯一关键数据项值或数据项组合值仅对应一条记录。1.数据的业务唯一性约束，即一组业务主键在表内保1寸唯。示例：一个客户代码只能对应一条客户信息记录一B性反映同一业务实体的数据及其属性是否具有T的定义和含义；存储在或者用于多种数据库、应用软件、系统和流程中的数据的等价程度，例如相同数据1 .数据引用约束，即通常所说的参照完整性；2 .同一个数据在系统间或系统内部流转，该数据的信息保持T；示例：衡量维度描述解释与说明项在不同系统或同一系统内不同表格

53、记录多次时，多个数据值是否相同。账户中的客户编号在客户信息中不存在，则说明/、符合数据质量一致性要求。规范性反应各种类型数据的格式是否符合规范要求；指数据格式符合规范的程度，包拈数据长度要求、数据精度要求与数据格式要求。数据长度要求：即对数据长度的约束2 .数据精度要求：即对数据精度的约束3 .数据格式要求：即对数据中各位取值的约束，如日期的格式示例：合同到期日格式要求为YYYY-MM-D讣符合该格式则说明违反规范性要求。一个数据项可以对应多个数据质量衡量维度；但对同一数据项，并非所有的数据质量衡量维度都是适用。一个数据质量业务规则与数据质量技术规则所对应的衡量维度是唯一的明确的。制定数据质量业务规则时，需要根据数据项自身特性与业务要求，选择适用的数据质量衡量维度。1.1.1.2 数据质量业务规则明确数据质量业务规则，即定义数据项内容应该满足的业务层面的规范要求，用于评判数据质量好坏。包括数据质量业务规则和内容属性数据质量业务规则（一）数据质量业务规则内容属性制定数据质量业务规