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實施治理實施治理包括兩部分內容

預防性措施。防止未來新的錯誤數據產生，防止出現邊治理邊污染的現象，找到并實施從根源上可以解決數據質量問題的合適方案。比如，可優化前臺系統或者交易，在前臺系統中增加對字段的校驗程序
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通過制度、通報等手段約束業務人員

例如：近年來隨著銀行精細化管理的要求越來越高，各種中間業務收入都需要還原到單一客戶，但是由于柜員錄入信息不完整或不準確，造成部分中間業務數據無法還原，以及銀行風險控制的原因，對已經發生的交易嚴格控制進行反交易
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通過手工修改解決

例如：個人客戶的聯系方式（手機、固定電話），僅通過校驗工具無法確認其是否真實、有效，需要業務人員在客戶來銀行辦理業務時與客戶溝通確認，或通過電話、短信等形式與客戶聯系確認。
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過數據變更解決

例如：個人客戶的性別和出生日期在個人賬號實名制前不是必填項，因此很多客戶的性別和出生日期是空的或者錯誤的，在實施實名制后，這兩類信息可以通過身份證號來統一進行判斷和刷新。
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根據規章制度開展數據質量問題篩查

業務部門會通過制度規定對目前主要業務操作流程進行規范，一般都會規定系統錄入過程中哪些字段是必須輸入的，其格式、數據標準及有何校驗關系等。
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據監管要求與相關業務部門開展專題治理行動

中國人民銀行、中國銀行業監督管理委員會等金融監管機構對各大商業銀行報送的信息質量都會定期考核，并且也會根據我國銀行業發展中遇到的問題對商業銀行內部各系統、各業務的數據質量提出相關要求。
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建立考核體系

銀行對各層級數據質量治理都有明確的考核制度和辦法。以某商業銀行為例，其數據質量相關辦法與指標體系如圖7-3、圖7-4所示。
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開展專項治理

除日常的例行數據質量問題檢查和治理外，還必須有針對性地進行專項數據治理，有計劃地提升某一領域的數據質量，例如配合各機構進行客戶信息的九要素完善、可信手機號治理等，才能為各類及各方向的數據質量提升奠定良好的基礎。
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建立檢查與跟蹤體系

發現問題后還必須對問題的治理進度進行跟蹤，要確保問題得到有效解決，因此有必要建立數據質量問題的檢查和跟蹤體系，利用系統、人工等多種手段從多個渠道發現數據質量問題，并有效進行跟蹤和治理。
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要有數據質量檢查工具

對數據進行及時監測，通過檢查規則對數據進行檢查，找出存在的數據質量問題，以便能及時對數據或程序進行整改，進而提高銀行應用系統的數據質量。
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建立數據質量管理系統

在業務系統建設過程中，往往存在重功能輕數據的情況，致使系統中遺留了大量有問題的歷史數據，并且錯誤數據不斷出現。
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制定相應的管理手冊

明確相應的管理流程數據質量問題會發生在各個階段，因此需要明確各個階段的數據質量管理流程。
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在技術層面制定相應的規范和手冊

“沒有規矩不成方圓”，要做好數據質量管理工作，首先要有明確的理論指導和約束，因此規范和制度先行是極其有必要的。
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建立全面管控的數據質量管理體系

數據質量管理已經成為銀行數據治理的有機組成部分。目前，我國主要的商業銀行也基本形成了制度、流程和系統三位一體的數據質量管理體系。
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中培專家論-自組織經濟模式：讓頂層設計引領工業4.0

“互聯網+”時代最大的特征不僅是“用戶主權”，而是社會市場化程度大大提高，諸如非常發達的風險投資、信息高度透明、高知識人才流動越來越自由等等，這些資源的釋放要求企業在成立之初即要關注“頂層設計”，只有頂層設計清楚，企業才可能整合到足夠“市場資源”，借力發展。作為自組織經濟體企業的頂層設計，包括商......
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