数据治理：数据质量提升整改.docx

数据治理是确保组织数据质量和有效性的关键过程，尤其在金融行业，如陕西信合，它涉及到满足监管要求、提升业务效率和决策支持。在数据治理过程中，数据质量提升整改是核心环节，涉及到业务处理流程的调整、适当业务系统或接口的选择，以及针对不同数据特性的改进建议。 业务处理流程的合理调整至关重要。IBM在分析陕西信合的业务系统数据后发现，部分数据缺失或不合格源于业务流程的不健全。因此，需要根据差异数据的业务含义和来源，重新设计处理流程，并确定引入数据的合适系统。这可能涉及到对关键业务数据的准确性保障，如本金余额、专项准备金等，通过落实业务部门的责任并建立绩效考核制度，以确保数据的及时性和准确性。对于特定的数据项，可能还需要设立专门的岗位，配备严格的操作规程，以保证数据内容的合格和业务意义的对应。 选择适当的业务系统或接口改进建议是数据质量提升的关键。数据弥补可以是通过业务系统改进或数据仓库补录，而数据质量提升则包括系统和仓库的数据清理、改进以及业务流程改进。在分析时，需要考虑数据的差异、质量、IT系统、业务条线和数据特性等多个维度。例如，数据类型分为静态数据（不参与业务逻辑处理）和动态数据（参与业务逻辑处理），数据优先级按照高、中、低划分，数据关联度则关乎数据间的关系程度，时间维度涉及新数据和历史数据的处理。 业务系统改进建议需要谨慎考虑，因为它们可能影响到接口和数据平台，且业务系统通常需要实时或全天候交易。数据补足建议包括改进业务系统或直接在数据平台补录，这可能涉及通过ETL过程引入外部数据源、新增补录界面、修改业务界面、调整逻辑处理流程，甚至新建业务系统。每种方法都有其成本和难度，需要平衡监管要求、时间约束和成本效益。 数据质量提升方案设计通常遵循四个步骤：确定数据问题、识别问题原因、设计纠正措施和实施监控。这个过程旨在发现数据质量问题，分析其根本原因，然后提出针对性的解决方案，并通过持续监控确保改善措施的有效性。 数据治理中的数据质量提升整改是一项复杂而全面的任务，涉及到对业务流程的深入理解、系统的优化调整以及严格的管理机制。陕西信合在实施这一过程时，需综合考虑各种因素，确保整改方案既能满足监管规定，又能实现高效、经济和可持续的数据管理。