数据质量管理办法(2023年版)

第第页附件数据质量管理办法（2023年版）第一章总则为规范（以下简称“本行”）数据质量管理，持续优化数据质量，有力支持业务经营管理和分析决策，提升本行数据资产的业务价值，根据《数据治理管理办法》，结合工作实际，制定本办法。本办法所称数据质量是指数据具备准确性、完整性、及时性、一致性、唯一性、关联性、有效性等。具体含义如下：（一）准确性：指数据是否能够真实、正确、精准地反映实际情况，符合数据标准，包括对象、事件、属性（业务属性和管控属性）等。（二）完整性：指数据是否全面地、持续地被采集、加工及存储，可将已存储数据量与潜在（应采未采）数据量视作衡量指标之一。（三）及时性：指数据是否能够在要求时间内获取。（四）一致性：指同一数据的内容与形式的一致程度，包括但不限于其类型、属性（技术属性）、格式等，是否具有一致定义与含义。（五）唯一性：指数据在特定数据集中不存在重复值。（六）关联性：指数据是否具有明确关联关系且关联关系被准确定义。（七）有效性：指数据能够符合值域要求，满足实际使用需要。数据质量管理原则：（一）统一规范，源头管理。各项数据遵循数据标准进行统一规范管理，确保分类与属性清晰准确。数据质量问题采用溯源定位方式，从根源上解决问题，特别是在数据采集、录入等初始环节及源系统管理方面。（二）全程监控，聚焦重点。建立数据全生命周期监控体系，从采集、加工、存储、维护，到提取、审核、应用进行全方位管理。有效识别关键数据、异动数据等重大情况，确保数据质量问题及时发现并迅速处理。（三）严肃考核，持续改进。建立数据质量考核评价体系，将考核结果纳入全行考核评价体系。通过运用管理工具、现场检查等手段，对数据质量进行监测，督促问题及时反馈、纠正，通过持续跟踪评价，最终实现数据质量不断提升。数据质量管理主要内容包括问题发现、分析、修复，管理工具建设与维护，考核与评价等内容。监管统计报送数据作为本行数据质量管理重点领域。第二章组织与职责数据治理工作委员会作为本行数据质量相关工作的最终决策组织，主要职责如下：（一）负责指导全行开展数据质量管理相关工作；（二）对数据质量相关重大事项进行决策；（三）审批数据质量相关的制度文件；（四）监督、检查数据质量相关工作进展。数据治理工作委员会办公室负责本行数据质量相关具体工作的组织与协调，主要职责如下：（一）起草并初审数据质量相关制度文件，提请数据治理工作委员会审批；（二）协调统筹各部门制定并维护数据质量检核规则；（三）汇总全行数据质量问题，协调数据质量问题的分析与修复；（四）负责数据质量相关培训；（五）负责数据质量现场检查，原则上不少于每年一次；（六）负责数据质量考核评价；（七）参与数据质量管控工具的测试，提升使用效率；（八）提出数据质量相关重大事项，提请数据治理工作委员会审议，并为数据治理工作委员会决策提供参考意见；（九）完成数据治理工作委员会交办的其他工作。数据质量执行部门为全行各部门，主要职责如下：（一）负责所辖领域数据质量的管理，一是按照数据质量规则与要求准确录入数据；二是协助完成数据在信息系统内的修正、补充等；三是发现数据质量问题及时反馈数据治理委员会办公室；（二）制定并维护所辖领域数据质量检核规则，根据内外部法规制度或实际业务变化情况，及时反馈或调整；（三）参与数据质量管理机制建设，根据需要将数据质量管理要求纳入本部门业务制度之中；（四）配合完成其他数据质量管理相关工作。信息科技部作为数据质量技术管理部门，主要职责如下：（一）参与数据质量管理，协助定位、分析数据质量问题，对解决数据质量问题提出技术性建议；（二）协助业务部门完成数据质量问题修复，包括系统功能优化、数据修正等；（三）负责数据质量管理工具开发与维护；（四）负责其他数据质量管理相关的技术性工作。各部门数据质量管理工作表现纳入各部门绩效考核评价当中。第三章数据采集与维护数据采集指数据经过信息系统录入（导入）而发生的收集、整理、传输的行为。数据维护是指数据完成首次录入（导入）后，发生的修改、补充、删除等行为。数据采集及维护应遵循准确性、完整性、及时性。（一）准确性：指数据依据真实的原始资料，按照数据标准规范进行，准确反映实际情况，不得随意调整。（二）完整性：指数据在信息系统内进行全量录入（导入），不存在数据缺漏；如信息系统无法自动采集，应通过其他方式进行补充。（三）及时性：指数据要在规定时间内完成采集，确保信息系统数据及时反映实际情况。数据采集与维护是源数据管理的重要内容。数据采集由系统自动化完成的，其职责由系统管理部门承担；由人工完成的，其职责由录入人所在部门承担。数据采集与维护根据业务实际，参照数据标准及系统设置等规范化要求进行。数据维护前应做好相应数据和系统的备份工作。数据维护如能够通过自行登录系统解决的，经数据主管部门领导审批通过后即可进行；如需通过技术手段解决的，应由经办人按照相关程序，由主管领导和系统管理部门、信息科技部审批通过后方可进行。数据维护工作应严格记录备案，包括每项数据维护的时间、内容、原因、责任人等，涉及的书面材料必须存档登记。各信息系统中按照规定进行岗位设置和授权，严格根据权限进行操作。严禁在未按规定授权的情况下委托他人以本人的账户和口令进行数据采集和维护。各信息系统用户应当定期更新口令，确保数据安全。第四章数据质量问题发现、分析与修复数据质量问题可通过内外部检查、数据管理平台监测以及日常工作管理中被发现。各数据质量执行部门在发现问题后，应及时填写《数据质量问题报告单》（模板见附件）反馈至数据治理工作委员会办公室进行登记。数据质量问题发现后，由数据治理工作委员会办公室牵头组织问题提出部门、信息科技部、系统属主部门、业务属主部门联合开展问题分析工作，收集《数据质量问题分析单》（模板见附件）。分析应从业务、技术两方面进行。其中，业务方面由业务属主部门根据业务实际，从管理制度、业务流程、操作规范、数据口径等方面进行分析；技术方面由信息科技部、系统属主部门基于信息系统，从系统功能与运行、数据模型设计、数据存储与传输等方面进行分析。各相关部门将分析结果、解决建议提交至数据治理工作委员会办公室进行汇总并确认，由办公室出具《数据质量问题解决方案》（模板见附件）分发至相关部门。分析结果应包含问题原因、问题描述和产生影响；解决方案应包含解决措施、责任部门、具体人员及时间计划。数据治理工作委员会办公室根据数据质量问题的主题性质、紧急程度、影响范围等进行综合评定，划分为轻微问题、一般问题、重大问题三个等级。轻微问题、一般问题，由数据治理工作委员会办公室确认整改方案并进行督办；重大问题，由办公室提请数据治理工作委员会审定并进行督办。如同时发现多个问题，则根据问题等级，按照优先级进行排序处理。数据质量问题发现、分析后，应尽早落实解决方案。一般情况下，责任部门为数据标准定义的主要管理部门；如数据标准中未明确定义主要管理部门，则由数据治理工作委员会办公室根据业务归属情况确定责任部门；如为外来数据，责任部门为外来数据涉及对口业务部门。数据质量问题修复流程如下：（一）由数据治理工作委员会办公室下发数据质量问题解决方案至相关部门；（二）责任部门在收到解决方案后落实问题修复措施，如涉及系统改造，需向信息科技部正式提出需求，按照相关规定流程进行；信息科技部完成需求开发后，由责任部门进行验收测试；（三）责任部门确认问题修复完成，向数据治理工作委员会办公室反馈，办公室确认修复工作完结。数据治理工作委员会办公室应对全行数据质量问题进行台账管理，对数据质量问题处理过程进行督办，对数据质量问题处理结果进行评估。数据治理工作委员会办公室定期向数据治理工作委员会报告整体数据质量提升情况。第五章数据质量管理工具及检核规则本行信息系统部署数据质量管理平台，作为数据质量管理工具，执行检核规则，发现数据问题，输出数据质量报告。数据质量管理平台由信息科技部主管，负责功能的建设与维护。具体职责包括：针对数据质量六类要求进行模板管理；配置数据质量检核规则；调度数据质量任务，设置告警范围，输出质量报告。数据质量检核规则是数据质量的具体衡量标准，包括业务规则、技术规则。业务规则：是根据业务及数据的应用需求，对数据应当遵循某种约束规则的总结。（二）技术规则：是在数据质量业务规则的基础上，对涉及的数据具体到确切的系统、库表、字段等，从而生成可以执行的检核语句。数据质量检核规则应在监管政策的基本要求上，根据数据标准，并结合业务经营管理需要而制定。各部门负责梳理管辖领域的数据质量检核需求和度量规则，提交至数据治理工作委员会办公室汇总管理。如出现冲突或歧义的需求或规则，由数据治理工作委员会办公室协调解决。如本行其他信息系统改造对数据质量管理工具或检核规则造成影响，信息科技部应提前向数据治理工作委员会办公室报备，并提出相应解决方案。第六章数据质量考核数据治理工作委员会办公室制定数据质量考核方案，组织实施考核工作。数据质量考核结果纳入各部门绩效考核成绩。考核指标包括但不限于数据质量问题发现数、参与分析次数、牵头完成提升次数、处理时间、系统修复次数、检核规则提出个数等。考核指标结合数据质量问题等级、工作难度、工作量大小进行权重调整。如因员工个人原因造成轻微及一般数据质量问题，则按照《轻微违规行为积分管理办法（2022年版）》对其个人进行责任追究；重大数据质量问题按照《员工违规行为处理办法》进行处理。第七章附则本办法适用于全行，由计划财务部负责解释、修订。本办法自印发之日起施行。附件：数据质量问题报告单、数据质量问题分析单、数据质量问题解决方案附件数据质量问题报告单问题报告部门问题报告时间年月日问题报告人问题所在系统问题字段£是否为系统必输项问题描述【描述问题发现过程，例如在X部排查X系统数据时发现X问题】【描述问题内容，例如在XX系统发现X条客户证件号数据为空】【简要描述问题产生影响，例如X问题导致监管报送数据校验不平，无法上报】问题字段所属标准主题（可多选）£当事人£协议£财务£事件£抵质押物£渠道£产品£组织£地址£公共代码£其他期望解决日期年月日数据质量问题分析单问题分析业务分析：【主要从管理制度、业务流程、操作规范、数据口径等方面进行分析，包括问题产生原因、影响】分析部门：技术分析：【主要从系统功能与运行、数据模型设计、数据存储与传输，包括问题产生原因、影响】分析部门：问题影响情形（可多选）£影响监管报送需要£影响客户体验£影响信息安全£影响账务准确£影响内部分析使用