【98页PPT】大数据数据质量提升与企业级数据模型构建策略:总体框架、数据质量提升方案(十大举措)、数据模型架构、国际案例参考

4000余份数字化合集：AI大模型及行业应用方案、企业数字化、数据中台、数据要素、数据资产、数据治理、数字化转型、IT信息化方案及报告等

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一、报告背景与总体框架

1. 报告定位

• 交付物名称：银行大数据数据质量提升规划方案

• 目标受众：行领导、部门负责人

2. 大数据能力建设的五大支撑

• 数据战略：明确数据使用的总体目标和方向

• 数据人才与组织：建立专业团队，提升分析能力

• 数据质量与治理：数据的采集、清理、存储、管理与维护

• 数据系统与工具：系统架构、平台、工具的支持

• 数据整合与应用：将数据洞察转化为业务价值

二、现状诊断：数据质量问题突出，制约业务发展

1. 数据质量四大维度问题频发

• 一致性：同一指标在不同系统结果不同（如网点数、EVA）

• 完整性：关键字段缺失（如客户行业、员工信息）

• 规范性：数据格式不统一，手工台账普遍

• 准确性：数据与事实不符（如行业分类错误）

2. 数据治理现状

• 缺乏全行级数据模型和治理规范

• 数据责任部门不明，政出多门

• 数据链路混乱，系统未整合

• 数据问题已成为多个转型项目（如G1成本项目、F2定价项目、C7零售项目）的瓶颈

三、数据质量提升方案：10大关键举措

1. 组织保障：明确“谁来做”

• 建立全行治理体系：数据管理委员会 + 数据治理中心 + 数据域/项管家

• 业务与IT双轮驱动：科技推动，业务负责

• 关键角色：

• 数据协调人（事业部高层）

• 数据责任人（业务主管）

• 数据管家（执行层，可兼职/全职）

2. 治理范畴：明确“做什么”

• 关键数据项优先治理：建立数据重要性分级机制，首批从业务用例出发，治理约50个关键数据项

• 统一数据标准：发布全行数据标准，定义口径、格式、元数据

• 定义黄金数据源：每类关键数据只保留一个权威来源，简化架构

3. 治理方法：明确“怎么做”

• 建立数据质量指标体系：完整性、一致性、规范性、准确性

• 主数据强管理：从客户主数据开始，逐步推广

• 流程标准化：7大关键流程（如数据标准制定、质量问题识别与修复）

• 工具部署：元数据管理、数据质量、数据标准三大平台

• 能力建设：培训体系 + 资质认证

• 意愿调动：KPI考核 + 奖惩机制（红线考核）

四、数据模型架构：从概念到落地的系统构建

1. 企业级数据模型（EDM）定义

• 目的：统一业务概念和逻辑规则，提供一致的数据视图

• 三层结构：

• 主题域模型（12-20个实体）

• 概念视图模型（150-300个实体）

• 逻辑视图模型（6000+实体，细化到属性）

2. 数据模型的价值

• 提供数据资产全景视图

• 支持架构开发与系统整合

• 提升数据一致性，支持监管合规（如BCBS239）

• 自动化数据流程，减少人工核对

3. 模型建设现状

• 已建成11大主题域（如客户、产品、协议、事件等）

• 概念视图约230个实体，逻辑视图6000+实体

• 分层架构：基础模型层 → 公共汇总层 → 应用集市层

4. 未来改进方向

• 建立全行级模型管理机制

• 各业务条线参与模型设计，提升业务逻辑有效性

• 结合业务用例验证模型覆盖度和易用性

五、国际案例参考

1. 工商银行

• 问题：数据冗余、延时大、系统复杂

• 改进：构建企业级数据模型，实现一致视图，缩短延时，降低成本

2. 欧洲主要银行

• 痛点：数据分散、质量差、无法定位黄金数据源

• 契机：IT系统转型期间构建企业数据模型

• 成果：明确系统定位、提升数据一致性、支持多业务分析