方案 | 数据缺失杂乱不可用？这套解决方案帮你轻松搞定

大数据时代，让很多企业看到了数据资产的价值，开始探索应用场景和商业模式，并建设相关技术平台，深入挖掘数据价值。

但在这个过程中，数据混乱、结构不佳、不准确或者不完整等数据质量问题都严重限制了数据价值的挖掘。事实上，Gartner 的研究也表明“糟糕的数据质量会使组织每年平均损失 970 万美元”。无独有偶，前段时间的新闻报道了21家银行机构因监管数据质量被罚8760万元，也可以看出数据质量问题也越来越受到国家层面的重视。

那么，作为当下多个政企应用数据的痛点所在，数据质量的问题究竟如何解决呢？亿信华辰依托多年的行业探索和实践沉淀，推出了这套“数据标准化及质量管控解决方案”，助力提升政企数据决策和治理能力，促进政企数据资源运营。

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。该方案可以解决以下问题：

数据标准规范化

数据标准规范化贯穿数据全生命周期，数据标准化之后才能更好地管控数据的质量，有助于数据融合交换与共享，支撑更高层面的数据应用。

数据质量度量化

全方位管理企业的数据质量，实现可定义的数据质量检核和维度分析，可量化的质量评价指标，以及问题跟踪。

数据关系脉络化

通过影响分析和血缘分析，分析数据来源，可快速定位数据质量问题的来源，可事前评估元数据的变更对企业造成的影响，帮助企业降低风险。

方案内容

该方案以数据标准化及质量管控平台为基础，提供元数据采集、元数据管理、数据标准编制、数据标准管理流程制定、数据质量问题检查、数据质量管控等多种功能，遵循PDCA模型原则，逐步提高数据质量，为数据标准化的落地提供有力支撑。该方案的框架如下图：

整个方案主要包括以下3方面的建设：

1、元数据管理——源头控制

元数据管理是通过流程、制度、技术等手段，对技术、管理、业务元数据进行有效管理，了解业务系统的完整性，精确快速分析业务数据之间的关系，助力问题数据的追溯定位，辅助项目开发交付等。帮助各行各业用户获得更多的数据洞察力，进而挖掘出隐藏在资源中的价值。

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。

2、数据标准建立与评估——确保质量

建设数据标准管控体系，包括数据标准定义、数据标准流程、数据标准应用等，通过对基础数据标准、指标数据标准、代码数据标准进行统一定义、统一管理，消除跨系统数据的非一致性，形成一套符合企业自身需求的应用标准，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。

3、数据质量管控——形成闭环

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。降低政企数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

方案应用价值

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

通过数据标准化管理，及时发现、解决数据问题，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。同时，高质量的数据还有助于降低IT建设及运维成本，降本增效。

统筹管理，驱动业务拓展

通过数据标准化管理，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。可以将数据管理各环节打通，实现完整的数据管控流程。同时还能促进业务流程和资源配置的优化，提高业务管理能力，驱动企业数字化，拓展业务范围。

深化应用，促进开放共享

数据标准化管理能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的价值。

方案实践

赣州银行城商行数据管理平台

建设内容：赣州银行城商行数据管理平台的总体目标是完成各银行各业务条线产品的梳理，新建系统全面落标，规范字段命名，规范业务接口，提升监管数据的数据质量，为业务发展及金融创新提供助力。

项目价值：经过赣州银行行方与亿信项目团队的通力配合，基于明确的项目目标，完成了包含元数据管理、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。
元数据管理：长达5个月的元数据管理，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%，实现了元数据的变更事前可控管理。
数据标准管理：总计梳理8个主题、1244条标准，对7000多个关键字段进行落地评估，将治理初期20%的标准通过率提升到现在的85%。
数据质量管控：根据EAST4.0的要求，梳理了300余条规则，建立了相应的预警机制，实现了监管报送指标的自动化监管，保证了数据质量。

江苏某市大数据管理平台

建设内容：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。

项目价值：通过大数据治理平台的建设，实现了全市政务数据质量管理通用规则制定、执行、问题跟踪及数据更改过程管理；实现2个基础数据库和7类公共数据源数据标准的制定和统一管理；实现了57个部门，超17亿条存量数据的共享交换，打通了省级数据共享直连链路，提高了数据的使用价值。

该市数据质量得到有效提升，数据管理机制也得到建立健全，为该市政府各部门政务数据挖掘、预测分析、政府决策提供可信的数据支撑。