数据标准化及质量管控方案

集元数据采集和规整、数据标准建立与评估、数据质量管控等场景应用的一站式数据管理服务,帮助企业建设高质量标准化的数据中心,服务高效决策。

方案概述

数据标准化及质量管控解决方案目的是为企业设立数据标准规范,提高并管控数据质量,保证企业数据的准确性、一致性、完整性、合理性、及时性、有效性等,保证业务数据应用及业务决策的正确性。

方案内容

方案以数据检核依据,以元数据为数据检核对象,编制数据标准、检查并整改数据质量问题、遵循PDCA模型原则,逐步提高数据质量,该方案的框架如下图:

  • 数据标准化及质量管控方案
  • 数据标准建立与评估

    通过定义符合企业的基础数据标准、指标数据标准、代码数据标准,形成一套企业自身数据需求的应用标准,防止用语的混用,通过标准评估来维持企业数据模型的一贯性,确保数据的正确性及质量。

    数据质量管控

    通过业务数据质量规范形成质检规则,定期检查业务数据的正确性,监控错误数据整改过程,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。

    元数据管理

    通过企业的数据需求战略,定义元数据架构,采集、维护、检核、分析元数据,通过元数据变更管控,保证数据抽取、数据服务的正确性,从源头控制数据质量。

应用价值

  • 建立规范,统一数据定义

    规范数据的定义,确保数据口径一致,帮助企业建立全局的数据标准体系,为提高数据质量提供标准定义、约束规则。

  • 提高质量,保证数据价值

    从根本上发现元数据及数据的问题并解决,形成质量管控机制,实现数据全方位监控,保证数据整合、应用、决策的正确性,提高数据价值。

  • 管控数据,驱动业务扩展

    优化业务流程和资源配置,驱动企业数字化,扩展业务范围。

  • 掌控全局,统筹数据管理

    理清企业数据字典,保障数据来源可溯、数据流向清晰、数据分布明确。

标杆案例

  • 赣州银行
  • 江苏某市大数据局
  • 赣州银行城商行数据管理平台

    完成包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管控三大主体模块的数据管理平台建设,总计梳理8个主题、1244条标准,通过数据标准工具对7000多个关键字段进行落地评估,实现新信贷、新总账、新理财、核算等系统的注释填充率到达100%,基于EAST4.0,梳理了300余条规则,实现监管报送指标自动化

  • 赣州银行城商行数据管理平台
  • 江苏某市大数据局大数据治理平台

    在现有建设的基础上,进一步提升数据质量,建立数据标准,通过涵盖全数据生命周期数据治理,建设覆盖数据全生命周期的大数据治理平台,打破信息孤岛,接入涵盖全市各政务57个部门超17亿条数据,打通省级数据资产共享直连链路,建立健全数据质量管理机制,提供各类数据服务。

  • 江苏某市大数据局大数据治理平台

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