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文 | 中国农业银行信息管理部副总经理 张辉
随着数字经济的快速发展，数据已成为国家基础性战略资源和关键生产要素。近年来，农业银行积极融入数字中国建设，把数字经营作为三大战略之一，并将数据管理作为重要内容融入全行“十四五”规划，全面推进数字化转型，以《银行业金融机构数据治理指引》为根本遵循，逐步构建起涵盖数据采集、整合、应用的“全链路”数据质量管控体系，持续完善“监测—分析—整改—评价”数据质量闭环管控流程，坚持“以用促治，标本兼治”的治理理念，依托数据治理平台充分应用血缘分析技术，创新数据治理方法，促进重点领域数据质量提升。
构建“全链路”数据质量管控体系
农业银行以强化数据全生命周期管理为主线，建立覆盖数据采集、整合、应用环节的“全链路”数据质量管控体系，将数据治理贯穿数据流经的全链路各环节。
1.在采集层面，强化源系统贯标和录入管控，提升源头数据质量。源头数据质量管控是“全链路”数据质量管控体系的根本，确保了数据在整个生命周期中的可靠性和有效性。首先是以主数据为切入点，依托企业级业务架构建设，优先实现主流系统中机构、客户、产品三大标准的贯标落标，进而提高源头系统的标准覆盖度。其次要加强系统研发过程中的数据架构管控，明确数据质量的刚性约束需求，在需求研制、系统开发和项目验收等重要节点做好核查验证，把好源头数据出口。
2.在整合层面，强化数据整合与监测，充分发挥中台数据枢纽作用。整合数据质量管控是“全链路”数据质量管控的核心，能有效提升下游数据应用的准确性和一致性。一方面持续拓展数据中台的数据类型和维度，以“多、快、好、省、易”为目标建好建优主题业务宽表，推动数据统一来源、统一规则、统一质量和统一服务，有效提升数据供给能力。另一方面依托数据中台定期监测重点领域、重要集市的数据质量情况，既针对共性基础数据开展各类质量监测，也要解决基于单一系统难以开展的跨系统、跨业务数据质量问题。
3.在应用层面，强化监管报送统筹和大数据应用支持。应用数据质量管控是“全链路”数据质量管控的关键，应用层数据质量将直接影响数据价值发挥。监管报送方面，梳理监管报送要求和行内业务规则，形成规范化的监管数据资产，实现EAST、一表通及1104等各类监管报送的“同源同规同质”，并做好报送异常监测预警，确保提前发现问题、靠前处置问题。大数据应用方面，通过业技数深度融合，以行内业务经营、案防风控、管理决策等应用场景中发现的数据质量问题为抓手，推进专题数据治理。
落实数据质量闭环管控流程
细化组织保障，强化系统支撑
“双轮驱动”促进重点领域数据质量提升
（来源：金融电子化）
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