XX有限公司数据质量管理办法v.0
集团公司数据质量管理考核办法
中国*股份有限公司
数据质量管理考核办法
第一章总则
第一条为加强数据质量建设,规范数据管理工作,切实提高数据质量,更好的为公司经营管理提供数据支持,结合公司实际,制定本办法。
第二条本办法中的数据包括中国*股份有限公司各信息系统中的电子数据。
第三条本办法中的数据质量是指数据的及时性、准确性、完整性、真实性和合规性等。
第二章组织领导
第四条数据质量管理领导小组,由分管信息技术的公司领导担任组长,计划财务部、监察审计部/法律合规部/监事会办公室、市场部、团体保险部/社会保险补充业务部、个*险部、银行保险部、理赔部和信息技术部的主要负责人担任组员(各部门主要负责人若有变动,新任部门领导自动担任组员,不再另行发文通知)。
第五条数据质量管理领导小组下设数据质量管理办公室,办公室设在信息技术部,负责牵头相关部门建立健全数据质量管理制度,落实责任,加强监控和考核。
1。
数据质量管理制度
数据质量管理制度一、引言数据质量是企业决策和业务运营的基础,对于确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度具有重要意义。
为了规范数据管理流程,提高数据质量,本文制定了数据质量管理制度,旨在确保数据的高质量和可靠性,为企业决策提供可依赖的数据支持。
二、目的本制度的目的是为了规范数据质量管理的各项工作,确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度,提高数据的质量和可靠性,为企业决策和业务运营提供可靠的数据支持。
三、适用范围本制度适用于企业内所有相关数据的收集、存储、处理和使用,包括但不限于内部数据、客户数据、供应商数据等。
四、数据质量管理流程1. 数据收集1.1 确定数据收集的目的和需求,明确收集的数据类型和范围。
1.2 设计数据收集表单或系统,确保收集的数据项准确、完整、一致。
1.3 对数据收集过程进行监控和审核,确保数据的及时性和准确性。
2. 数据存储2.1 设立数据存储的规范和标准,确保数据的安全性和可靠性。
2.2 制定数据备份和恢复机制,确保数据的可用性和完整性。
2.3 对数据进行分类和归档,方便数据的管理和检索。
3. 数据处理3.1 制定数据处理的规范和流程,确保数据的准确性和一致性。
3.2 设立数据处理的权限和责任,确保数据的安全性和保密性。
3.3 对数据进行清洗、校验和整理,确保数据的质量和可信度。
4. 数据使用4.1 制定数据使用的规范和权限,确保数据的合法性和安全性。
4.2 提供数据查询和分析工具,方便用户获取所需的数据信息。
4.3 对数据使用过程进行监控和审计,确保数据的合规性和可靠性。
五、数据质量管理指标1. 数据准确性:数据与实际情况相符,无错误或误差。
2. 数据完整性:数据包含了所有必要的信息,没有遗漏。
3. 数据一致性:数据在不同系统和环境下保持一致。
4. 数据可信度:数据来源可靠,经过验证和审计。
5. 数据时效性:数据及时更新和发布,保持最新状态。
六、数据质量管理责任1. 数据质量管理员:负责制定和执行数据质量管理制度,监督数据质量工作。
公司数据质量管理制度范本
第一章总则第一条为加强公司数据质量管理,确保数据真实、准确、完整、及时、一致和唯一,提高数据资产的价值,促进公司信息化建设和业务发展,特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据管理的部门和人员。
第三条本制度遵循以下原则:(一)真实性:数据应真实反映公司业务实际情况;(二)准确性:数据应满足业务需求,确保数据计算和统计结果准确无误;(三)完整性:所需数据项应全面,不遗漏关键信息;(四)及时性:数据应满足业务需求,确保数据时效性;(五)一致性:数据应保持一致,避免重复、矛盾和错误;(六)唯一性:数据应具有唯一标识,避免重复记录。
第二章组织与职责第四条成立公司数据质量管理委员会,负责制定、实施和监督本制度,协调各部门数据质量管理相关工作。
第五条各部门应设立数据质量管理小组,负责本部门数据质量管理工作的具体实施。
第六条数据质量管理委员会成员职责:(一)制定公司数据质量管理策略和规范;(二)组织数据质量培训和宣传;(三)监督各部门数据质量管理工作的开展;(四)定期评估数据质量管理效果。
第七条各部门数据质量管理小组职责:(一)负责本部门数据质量管理工作的组织实施;(二)制定本部门数据质量管理方案;(三)组织数据质量检查和整改;(四)向上级部门报告数据质量管理情况。
第三章数据质量管理内容第八条数据质量管理工作包括以下内容:(一)数据质量标准制定:明确数据质量要求,包括真实性、准确性、完整性、及时性、一致性和唯一性等;(二)数据质量检查:定期对数据进行检查,发现问题及时整改;(三)数据质量整改:针对发现的问题,制定整改措施,确保数据质量;(四)数据质量评估:定期对数据质量进行评估,分析问题,改进管理;(五)数据质量培训:提高员工数据质量管理意识,提升数据质量。
第四章数据质量管理措施第九条建立数据质量监控机制,对数据质量进行实时监控,确保数据质量符合要求。
第十条制定数据质量考核办法,将数据质量纳入绩效考核体系,激励员工提高数据质量。
公司数据质量管理制度模板
第一章总则第一条为确保公司数据质量,提升数据资产价值,促进信息共享和业务决策的科学性,特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据采集、存储、处理、分析和使用的部门及个人。
第三条数据质量是指数据满足业务运行、管理与决策需求的完善程度,具体包括以下七个方面的衡量标准:1. 真实性:数据真实反映业务实际情况,无虚假信息。
2. 精确性:数据精确程度满足业务要求,误差在可接受范围内。
3. 有效性:数据定义符合业务规则,数据值在业务规定范围内。
4. 完整性:所需的关键数据项在系统中有定义,并且都采集了数据。
5. 及时性:能够在数据需求的期限内获得最新的数据,或按要求的更新频率刷新数据值。
6. 一致性:反映同一业务实体的数据及其属性具有一致的定义和含义,且在不同系统或同一系统内多次记录时保持相同。
7. 唯一性:描述同一业务的关键数据只有一项(或一组)。
第二章数据质量管理职责第四条公司设立数据质量管理委员会,负责制定和监督实施数据质量管理制度。
第五条数据质量管理委员会下设数据质量管理办公室,负责具体实施数据质量管理日常工作。
第六条各部门负责人为部门数据质量管理第一责任人,负责本部门数据质量的监督和管理。
第七条数据质量管理办公室职责:1. 制定和发布数据质量管理规范、流程和标准。
2. 组织开展数据质量评估和监控。
3. 协调解决数据质量问题。
4. 提供数据质量管理培训和技术支持。
第三章数据质量管理流程第八条数据质量评估:1. 定期对数据进行全面评估,包括数据真实性、准确性、完整性、及时性、一致性、唯一性等方面。
2. 对发现的数据质量问题进行分类、分析和处理。
第九条数据质量监控:1. 建立数据质量监控体系,实时监控数据质量变化。
2. 对数据质量问题进行预警和通报。
第十条数据质量整改:1. 对发现的数据质量问题,及时采取措施进行整改。
2. 对整改情况进行跟踪和验证。
第十一条数据质量考核:1. 建立数据质量考核机制,将数据质量纳入绩效考核体系。
(完整版)XX公司数据标准管理办法v2.0
XXX公司数据标准管理办法第一章总则第一条为规范XXX公司 (以下简称XXX)对数据标准的管理,确保公司范围内数据标准的有效性、适用性,解决目前存在的数据来源广泛、指标口径不一致、信息缺乏整合、责任界定不清等问题,由省公司财务部数据分析中心牵头,联合各业务部门和支撑部门,修订本办法。
第二条 XXX各业务部门和支撑部门以及市分公司在开展数据标准管理相关工作时,须遵守本办法。
第三条本办法所管理的范围包括数据标准编制、数据标准审查、数据标准发布、数据标准执行、数据标准变更、数据标准复审、数据标准管理系统和版本管理等。
第二章数据标准定义第四条数据标准是为了规范数据在公司内部共享和使用中的一致性和准确性。
第五条数据标准内容包含基础信息、数据归口管理部门信息、数据走向信息、业务口径信息、统计信息等相关内容。
第六条基础信息包括:数据代码、数据类型、中英文名称、应用场景、数据版本、数据体系分类、重要级别;数据归口管理部门信息包括:数据提供部门以及负责人、数据维护部门以及负责人、业务主管部门以及负责人;数据走向信息包括:数据上报系统、数据生成系统、数据上游系统;业务口径信息包括:业务定义、计算流程/算法、指标类型、计算指标公式、主要依据;统计信息包括:计量单位、数据值域、统计周期、统计粒度、统计精度、统计维度、指标出数表、指标出数代码。
第三章组织与职责第七条数据标准管理组织由决策管理层、组织协调层、执行层组成。
决策管理层是指数据管理委员会;组织协调层是指数据管理委员会办公室(财务部数据分析中心);执行层是省公司各业务主管部门、支撑部门以及各市分公司。
【数据管理委员会】数据管理委员会是数据标准相关工作的最高决策管理组织,具体职责包括:(一)对重大数据标准相关事项进行决策,监督数据标准相关工作的开展;(二)定期听取数据标准工作汇报,指导和推进公司数据标准化的执行。
【数据分析中心】数据分析中心负责数据标准相关工作开展的整体组织与协调,具体职责包括:(一)制定数据标准管理相关制度与细则,组织审议数据标准相关的制度和细则;(二)负责数据标准的编制、发布、变更、复审、执行、通报的协调、一般事项决策等管理工作,审查数据标准相关方案,审议数据标准相关的事项等;(三)负责发布数据标准并管理数据标准版本信息。
公司数据质量管理制度
第一章总则第一条为确保公司数据的质量,提高数据的价值,保障数据安全,推动公司信息化建设,特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据采集、存储、处理、传输和使用的部门及个人。
第三条本制度旨在规范公司数据质量管理行为,提高数据质量,确保数据的一致性、准确性、完整性和安全性。
第二章数据质量管理组织第四条公司设立数据质量管理委员会,负责制定、监督和实施本制度。
第五条数据质量管理委员会下设数据质量管理办公室,负责具体执行数据质量管理日常工作。
第六条数据质量管理办公室成员由各部门负责人及数据管理专家组成,具体职责如下:(一)制定数据质量管理规范和标准;(二)组织数据质量检查和评估;(三)监督数据质量改进措施的实施;(四)处理数据质量问题;(五)开展数据质量管理培训和宣传。
第三章数据质量管理规范第七条数据质量管理规范包括以下内容:(一)数据采集规范:确保数据来源可靠,采集过程规范,数据内容真实、完整。
(二)数据存储规范:确保数据存储安全,分类存放,便于查询和管理。
(三)数据处理规范:确保数据处理过程合规,数据处理结果准确、可靠。
(四)数据传输规范:确保数据传输安全,采用加密传输方式,防止数据泄露。
(五)数据安全规范:确保数据安全,防止数据被非法访问、篡改或泄露。
第八条数据质量标准包括以下内容:(一)数据准确性:数据与实际业务情况相符,误差在可接受范围内;(二)数据完整性:数据项齐全,无缺失;(三)数据一致性:数据在不同系统或同一系统内保持一致;(四)数据及时性:数据更新及时,满足业务需求;(五)数据唯一性:数据项具有唯一标识,避免重复。
第四章数据质量管理实施第九条各部门应按照本制度及数据质量管理规范,开展数据质量管理活动。
第十条数据质量管理办公室定期组织数据质量检查和评估,对数据质量进行监控。
第十一条发现数据质量问题,应及时上报数据质量管理委员会,并采取措施进行整改。
第十二条对数据质量管理工作中表现突出的部门和个人,给予表彰和奖励。
XX公司数据标准管理办法v2.0
XXX公司数据标准管理办法第一章总则第一条为规范 XXX 公司(以下简称 XXX) 对数据标准的管理,确保公司范围内数据标准的有效性、适用性,解决目前存在的数据来源广泛、指标口径不一致、信息缺乏整合、责任界定不清等问题,由省公司财务部数据分析中心牵头,联合各业务部门和支撑部门,修订本办法。
第二条XXX 各业务部门和支撑部门以及市分公司在开展数据标准管理相关工作时,须遵守本办法。
第三条本办法所管理的范围包括数据标准编制、数据标准审查、数据标准发布、数据标准执行、数据标准变更、数据标准复审、数据标准管理系统和版本管理等。
第二章数据标准定义第四条数据标准是为了规范数据在公司内部共享和使用中的一致性和准确性。
第五条数据标准内容包含基础信息、数据归口管理部门信息、数据走向信息、业务口径信息、统计信息等相关内容。
第六条基础信息包括:数据代码、数据类型、中英文名称、应用场景、数据版本、数据体系分类、重要级别;数据归口管理部门信息包括:数据提供部门以及负责人、数据维护部门以及负责人、业务主管部门以及负责人;数据走向信息包括:数据上报系统、数据生成系统、数据上游系统;业务口径信息包括:业务定义、计算流程/ 算法、指标类型、计算指标公式、主要依据;统计信息包括:计量单位、数据值域、统计周期、统计粒度、统计精度、统计维度、指标出数表、指标出数代码。
第三章组织与职责第七条数据标准管理组织由决策管理层、组织协调层、执行层组成。
决策管理层是指数据管理委员会;组织协调层是指数据管理委员会办公室(财务部数据分析中心);执行层是省公司各业务主管部门、支撑部门以及各市分公司。
【数据管理委员会】数据管理委员会是数据标准相关工作的最高决策管理组织,具体职责包括:(一)对重大数据标准相关事项进行决策,监督数据标准相关工作的开展;(二)定期听取数据标准工作汇报,指导和推进公司数据标准化的执行。
【数据分析中心】数据分析中心负责数据标准相关工作开展的整体组织与协调,具体职责包括:(一)制定数据标准管理相关制度与细则,组织审议数据标准相关的制度和细则;(二)负责数据标准的编制、发布、变更、复审、执行、通报的协调、一般事项决策等管理工作,审查数据标准相关方案,审议数据标准相关的事项等;(三)负责发布数据标准并管理数据标准版本信息。
xxxx公司数据标准化管理体系和办法v1.0
1目的为进一步规范XXXX主数据管理的组织、职责、方法和流程,保证主数据管理实现科学、规范、唯一、准确的目标,并且明确相关人员责任,提高工作效率,确保数据质量,实现可靠控制,有效降低风险,按照XXXX信息标准化的要求和规定,制定本制度。
2适用范围本制度适用XXXXXXXXXXXX有限公司。
3参考文件《XXXX能源集团数据标准化管理体系》。
4名词定义无。
5权责5.1制定责任制定审核批准XXX XXX XXX5.2实施责任详见章节“数据标准化管理组织及岗位职责设计”中的要求。
6内容6.1前言6.1.1主数据简介主数据是系统间共享数据,它是系统间信息交换的基准。
主数据管理目标是使各系统在获取基准数据时,能够保证数据是最新的、一致的、准确的,能够实时进行各系统间数据验证。
对于ERP系统客户,供应商,物料,BOM,生产工艺、产品,财务会计科目、银行等都应该是最基础的数据,它是在进行企业业务架构分析中发现的核心业务对象,或者讲主数据是企业已经存在的涉及到价值链核心业务流程的各个IT系统的基础数据。
6.1.2缺乏主数据管理造成的最大问题企业缺乏主数据管理造成的最大问题就是完整性和一致性,有些是本身主数据不完整或缺失,有些则是主数据在多个系统中存在拷贝和更新,导致数据不一致。
6.1.3引起主数据问题的重要因素引起主数据问题的重要因素是信息分布零散、没有统一管理、缺乏数据有效性及合理性验证。
6.2主数据管理的功能和内容6.2.1主数据管理的主要功能1)制定整个公司范围内共同遵循的一致且权威的数据标准。
新建系统依照该标准建设,现有系统分阶段升级改进,最终公司只有一套统一的数据标准。
2)清除因缺乏全局标准而导致的数据质量较差的问题,快速获取高质量的全局数据成为现实。
3)依据主数据标准,系统快速整合各部门的关键数据。
4)统一各部门之间的数据标准后,开辟部门间数据信息共享的“高速公路”,整体信息化水准进一步提升。
6.2.2主数据管理的主要内容1)规范数据标准定数据来源规范主数据的唯一出处。
数据质量管理制度 (2)
数据质量管理制度一、引言数据质量是企业运营和决策的基石,对于确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性具有重要意义。
为了保证数据质量,我们制定了数据质量管理制度,旨在规范数据管理流程,提高数据质量水平,确保数据的可信度和有效性。
二、目的本制度的目的是建立一套完整的数据质量管理机制,明确数据质量管理的责任和流程,确保数据质量的稳定和可控。
三、适合范围本制度适合于公司内所有涉及数据采集、处理、存储和使用的部门和人员。
四、数据质量管理原则1. 数据准确性原则:数据应当真实、精确,反映实际情况。
2. 数据完整性原则:数据应当完整,不应有遗漏或者缺失。
3. 数据一致性原则:数据应当在不同系统和环节中保持一致。
4. 数据可靠性原则:数据应当可信、可靠,来源可追溯。
5. 数据保密性原则:数据应当受到适当的保护,防止未经授权的访问和使用。
五、数据质量管理责任1. 数据质量管理委员会:由公司高层领导组成,负责制定数据质量管理策略、目标和指标,并监督数据质量管理的执行情况。
2. 数据质量管理员:各部门指定专人负责数据质量管理工作,包括数据质量评估、监控、分析和改进等,协调各部门间的数据交流和共享。
3. 数据质量所有者:各部门内确定数据质量的责任人,负责数据质量的保证和改进,确保数据质量符合要求。
六、数据质量管理流程1. 数据质量评估a. 确定数据质量评估的指标和方法,建立数据质量评估体系。
b. 定期对数据进行质量评估,包括数据准确性、完整性、一致性和可靠性等方面。
c. 分析评估结果,发现问题和风险,并制定改进计划。
2. 数据质量监控a. 设立数据质量监控点,监测数据质量指标的变化和异常情况。
b. 建立数据质量监控系统,实时监控数据质量,并及时发现和处理数据质量问题。
c. 定期进行数据质量报告,向相关部门和人员通报数据质量情况。
3. 数据质量改进a. 根据数据质量评估和监控结果,制定数据质量改进计划。
b. 对数据质量问题进行分析和解决,采取相应的纠正措施,确保问题再也不发生。
数据质量管理制度
数据质量管理制度一、引言数据质量是企业信息化建设中至关重要的一环,对于企业的决策、运营和发展具有重要影响。
为了确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性,提高数据的可信度和可用性,制定数据质量管理制度是必要的。
二、目的本制度的目的是确保数据质量管理的规范性和系统性,明确数据质量管理的责任和流程,提高数据质量管理的效能,保障企业决策和运营的准确性和可靠性。
三、适用范围本制度适用于企业内部所有涉及数据采集、处理、存储、分析和应用的部门和人员。
四、数据质量管理原则1. 数据准确性原则:数据应当真实、准确、无误。
2. 数据完整性原则:数据应当包含所有必要的信息,不应遗漏。
3. 数据一致性原则:数据应当在不同系统和业务环节中保持一致。
4. 数据时效性原则:数据应当及时更新和反映最新的业务情况。
五、数据质量管理流程1. 数据采集a) 确定数据采集的目标和需求。
b) 设计合理的数据采集表单和字段。
c) 采用标准化的数据采集方法和工具。
d) 对数据采集过程进行监控和审核。
2. 数据处理a) 对采集到的数据进行清洗和校验,确保数据的准确性和完整性。
b) 对异常数据进行排查和修正。
c) 对数据进行标准化和格式化,以提高数据的一致性和可比性。
d) 对数据进行分类和归档,以便后续的分析和应用。
3. 数据存储a) 确定合适的数据存储方式和结构。
b) 建立数据访问权限和安全控制机制,确保数据的机密性和完整性。
c) 定期备份数据,以防止数据丢失和损坏。
d) 对存储的数据进行定期清理和归档,以保持数据存储的高效性和可用性。
4. 数据分析a) 制定数据分析的目标和方法。
b) 使用合适的数据分析工具和技术。
c) 对数据进行统计和挖掘,发现数据中的规律和趋势。
d) 生成可视化的数据报表和图表,以便决策和管理的参考。
5. 数据应用a) 将数据应用于企业的决策和运营中。
b) 建立数据应用的规范和流程。
c) 对数据应用的结果进行监测和评估。
XX证券股份有限公司数据治理管理办法
XX证券股份有限公司数据治理管理办法第一章总则第一条为提高XX证券股份有限公司(以下简称公司)数据治理能力,规范数据治理工作,指导公司开展全流程、跨部门协作的数据治理活动,从组织、规范、流程等多个方面构建全公司统一的、完整的数据治理体系,根据《中华人民共和国数据安全法》、《证券基金经营机构信息技术管理办法》等相关法律法规和公司有关规定,制定本办法。
第二条本办法所称数据是指公司在经营、管理等环节中所产生的以电子或者其他方式对信息的记录。
主要包括内部数据和外部数据。
内部数据是指公司在业务运营管理过程中所产生的数据,外部数据是指从公司外部来源取得的数据。
第三条所有数据作为公司资产,应统一管理、采集、存储和应用,满足公司经营管理、合规、风控等要求。
第四条数据治理是指通过建立组织架构,明确职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
第五条公司数据治理的目标是将数据治理工作纳入公司治理范畴,建立相应工作机制和流程,确保数据质量和数据安全,将数据治理与企业数字化战略或IT战略规划等结合,通过规划、推进,使数据治理工作得到各层面的关注和参与,通过制定数据标准,提升数据质量,实施元数据管理等手段实现数据的有效管理,实现数据资源的整合、对接和共享,不断提升公司信息化水平,最终实现企业数字化转型目标。
第六条公司数据治理工作应遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则:覆盖数据的全生命周期;覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据;覆盖内部数据和外部数据;覆盖所有业务职能部门、分支机构及子公司;覆盖监管数据。
(二)匹配性原则:数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整。
(三)有效性原则:数据治理应当推动数据真实准确客观反映公司实际情况,并有效应用于经营管理。
(四)持续性原则:数据治理应当持续开展,建立长效机制。
第二章组织架构与职责第七条公司数据治理的组织架构包括数据治理决策机构、数据治理管理机构、数据治理执行机构。
公司数据质量管理制度范本
第一章总则第一条为确保公司数据质量,提高数据应用价值,保障公司业务健康发展,特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据采集、存储、处理、分析和应用的相关部门和人员。
第三条本制度遵循以下原则:(一)数据真实性:确保数据真实反映业务实际情况;(二)数据准确性:数据精确程度满足业务要求;(三)数据有效性:数据定义符合业务规则,数据值在业务规定范围内;(四)数据完整性:所需关键数据项在系统中有定义,并采集了数据;(五)数据及时性:在数据需求的期限内获得最新数据,或按要求的更新频率刷新数据值;(六)数据一致性:反映同一业务实体的数据及其属性具有一致的定义和含义;(七)数据唯一性:描述同一业务的关键数据只有一项(或一组)。
第二章数据质量管理职责第四条公司成立数据质量管理委员会,负责制定、实施和监督本制度。
第五条数据质量管理委员会职责:(一)制定公司数据质量管理规范;(二)组织开展数据质量评估工作;(三)监督各部门数据质量管理工作的实施;(四)对数据质量问题进行整改和考核。
第六条各部门职责:(一)制定本部门数据质量管理细则;(二)组织实施本部门数据质量管理措施;(三)定期开展数据质量自查;(四)配合数据质量管理委员会开展工作。
第三章数据质量管理工作第七条数据采集:(一)明确数据采集标准,确保数据来源的可靠性;(二)规范数据采集流程,确保数据采集的准确性;(三)对采集到的数据进行初步审核,剔除错误数据。
第八条数据存储:(一)选用合适的存储设备,确保数据安全;(二)定期对存储设备进行维护,防止数据损坏;(三)对存储数据进行备份,确保数据不丢失。
第九条数据处理:(一)采用先进的数据处理技术,提高数据处理效率;(二)确保数据处理过程的准确性,避免人为错误;(三)对处理后的数据进行校验,确保数据质量。
第十条数据分析:(一)根据业务需求,制定数据分析计划;(二)选用合适的分析工具,提高数据分析效率;(三)对分析结果进行审核,确保分析结果的准确性。
有限公司数据质量管理办法v
XXX公司数据质量治理方法20XX年X月第一章总那么第一条为增强我公司数据质量治理工作,推动建立数据质量治理的长效机制,促进信息共享、提升数据质量,发挥数据资产的价值,制定?XX激据质量管理方法?.第二条XXX1公司部门及地市分公司在开展数据质量相关工作时,须遵守本方法.第三条数据质量是指数据满足业务运行、治理与决策的完善程度,其衡量标准包括以下七个方面的含义:〔一〕真实性:数据真实反映业务实际情况;〔二〕精确性:数据精确程度满足业务要求;〔三〕有效性:数据定义符合业务规那么,并且数据值在业务规定范围内;〔四〕完整性:所需的关键数据项在系统中有定义,并且都采集了数据;〔五〕及时性:能够在数据需求的期限内获得最新的数据,或按要求的更新频率刷新数据值;〔六〕一致性:反映同一业务实体的数据及其属性具有一致的定义和含义,且在不同系统或同一系统内屡次记录时保持相同;〔七〕唯一性:描述同一业务的关键数据只有一项〔或一组〕.第四条本方法所标准和治理的范围包括数据质量定义,数据质量发现,数据质量分析,数据质量整改,数据质量考评,数据质量监测,数据质量度量规那么治理等.第五条数据质量度量规那么是用于校验数据是否满足一个或多个数据质量衡量标准的规那么,其制定的依据包括但不限于:〔一〕已发布的数据标准;〔二〕业务运行、治理与决策的相关需求;〔三〕外部监管及政策法规的要求.第二章组织与责任第六条公司的数据质量治理组织由决策治理层、组织协调层、执行层组成.决策治理层是数据治理委员会;组织协调层是数据治理办公室;执行层包括省公司各部门及各地市分公司.第七条数据治理办公室是公司数据质量的治理组织,省公司各部门是本部门相关数据的业务责任部门及主管根底系统的归口部门,网络部、业支部和管信部是系统开发维护部门.第八条【数据治理委员会】数据治理委员会作为公司开展数据质量工作的最高决策治理组织,具体责任包括:〔一〕对重大数据质量事项进行决策,监督数据质量整改工作执行情况;〔二〕审批公司数据质量考评方案,并监督考评结果;〔三〕定期报告公司数据质量工作情况.第九条【数据治理办公室】数据治理办公室设在省公司财务部数据分析中央,负责公司数据质量工作开展的整体组织与协调,具体责任包括:(一)负责组织制定及审议各业务条线数据质量治理相关制度和方法;(二)负责数据质量问题定义、发现、分析、整改的组织、协调以及一般事项决策等治理工作,审议数据质量工作方案,并推动各项具体工作在省公司各部门及地市分公司的执行,编写公司数据质量工作总结报告;(三)审议数据质量考评方案、数据质量考评结果;(四)定期向数据治理委员会汇报公司数据质量工作情况;(五)组织开展公司数据质量日常监测工作,并监测整改执行情况;(六)组织制定数据质量考核指标与开展公司数据质量考核工作.第十条【省公司财务部数据分析中央】除数据治理办公室责任外,省公司财务部数据分析中央其他具体责任包括:(一)配合分析、解决数据质量问题,负责数据质量整改涉及的信息系统开发、测试、上线等工作;(二)开发、完善数据质量治理系统,并负责该系统的运维.〔三〕根据每年度公司数据质量考评方案,制定年度监管统计数据质量考核指标,并进行监管统计数据质量考评数据统计,按期提交数据治理办公室.第十一条【省公司各业务部门】省公司各业务部门的具体责任包括:〔一〕配合数据治理办公室推动公司数据质量机制建设,设立数据质量管理相关岗位;〔二〕保证本部门负责的根底系统等的数据质量,并牵头推进部门相关的数据质量定义、发现、分析、整改各项工作;〔三〕根据每年度公司数据质量考评方案,制定部门内的数据质量考核指标,并进行相关数据质量考评数据统计,按期提交数据治理办公室.第十二条【省公司内审部】审计部作为公司数据质量监督部门,依据年度审计方案开展审计工作,并将审计报告中提及的数据质量问题提交给数据治理办公室.第十三条【省公司人力资源部】人力资源部作为公司绩效考核职能部门,负责将数据质量考核指标纳入公司考核,考评结果公司发布.第十四条【地市分公司业务部门】地市分公司各业务部门须严格执行业务流程和标准,根据相关的数据质量要求采集、录入、存储业务数据,并及时发现、提交数据质量问题,参与数据质量问题分析以及数据质量整改等相关工作.第三章数据质量定义第十五条数据质量定义包括提出数据质量提升目标、制定数据质量度量规那么.数据质量主动监测与数据质量考评均遵照数据质量定义的目标.数据质量定义、发现、分析、整改流程见附件一:?XX激据质量定义、发现、分析、整改流程?.第十六条数据治理办公室依据外部监管要求、公司战略及业务需求等,制定年度数据质量目标,当有重大变更时可根据实际情况进行目标调整.第十七条数据业务责任部门组织相关部门制定数据质量度量规那么第四章数据质量发现第十八条数据质量发现指在开展业务工作或数据质量监测中发现数据质量问题.数据质量问题指已发生的或者潜在的不满足数据完整性、有效性、一致性等衡量标准的问题.第十九条省公司各部门在日常工作中发现的数据质量问题,通过数据治理办公室成员统一提交至数据治理办公室.地市分公司业务部门发现的数据质量问题,由公司财务部数据分析中央汇总、提交至数据治理办公室.问题登记模板参见附件二:?XX激据质量问题登记表模板?.第二十条数据治理办公室收集、整理日常业务工作中和数据质量监测中发现的数据质量问题.第五章数据质量分析第二十一条数据质量分析指从业务、技术两方面对发现的数据质量问题进行原因分析.数据治理办公室组织省公司相关部门分析数据质量问题:〔一〕相关业务部门从业务流程、业务操作标准性、信息系统业务需求等方面进行分析;〔二〕数据分析中央从系统设计与开发、数据存储与传输等方面进行分析.第二十二条数据治理办公室根据分析结果提出工作方案,参考数据认责书,明确整改业务责任部门、相关部门、整改要求等.第二十三条数据治理办公室审议工作方案.其中,对于重大数据质量问题工作方案,提交数据治理委员会审批.重大数据质量问题指向公司内外各级监管部门等报送及对外信息披露中的数据的质量问题,或跨多部门的、需协调解决的数据质量问题.第二十四条省公司相关部门根据数据质量问题分析结果提交相应的数据质量度量规那么,度量规那么的治理参照本方法第九章?数据质量度量规那么治理?规定执行.第六章数据质量整改第二十五条数据质量工作方案中确定的整改业务责任部门组织相关部门制定数据质量整改实施方案,并报备至数据治理办公室,方案内容包括但不限于业务治理流程优化分析、操作标准细那么制定、信息系统改造方案等.第二十六条省公司层面,整改业务责任部门组织相关部门执行整改工作,数据治理办公室对省公司整改正程进行监督;同时,各部门向本业务条线的地市分公司部门分配整改工作,并报备至地市分公司财务部.对于重大数据质量问题,数据治理办公室负责定期向数据治理委员会汇报.第二十七条地市分公司层面,各部门根据省公司要求开展质量整改工作,省公司财务部数据分析中央组织、推动、协调解决公司跨部门的相关问题,并对公司整改正程进行监督,定期向省公司数据治理办公室汇报.第二十八条数据治理办公室评估和检查数据质量定义、发现、分析、整改工作各环节执行情况,并编写数据质量工作报告.第二十九条数据治理办公室审议数据质量工作报告,定期向数据治理委员会汇报.第三十条省公司相关部门根据数据质量整改工作实施结果完善数据质量度量规那么.第七章数据质量考评第三十一条数据质量考评是基于数据质量目标,对省公司各部门、各地市分公司数据质量工作执行情况进行考核与评价.数据质量考评的频度根据公司考核的考核频度进行.考评结果统一纳入省公司部门及地市分公司的考核中,反映数据质量绩效考核结果.数据质量考评流程参见附件三:?XX激据质量考评流程?.第三十二条数据质量考评适用于数据质量治理工作相关的省公司各部门及各地市分公司.第三十三条数据质量考评原那么包括:〔一〕客观、公平、公正.数据质量考评是对数据质量工作推进情况,以及所发生的数据质量问题进行客观的评定,并根据省公司部门及地市分公司的工作治理范畴,设定不同的考核指标,由指定的考评组织进行综合打分.〔二〕勉励在先、奖惩并重.数据质量考评是以推动公司数据质量工作有序开展、数据质量有效提升为前提,对于积极开展数据质量相关工作的省公司部门及地市分公司,给予加分鼓励;对于未按要求开展数据质量相关工作的省公司部门及地市分公司,给予扣分处分.第三十四条数据质量考评内容包括数据质量治理综合评价和关键主题数据质量综合评价两局部,每局部中的考评细项以指标方式表达,并在年初下发的?XX年XX激据质量考评方案?中明确.考评采取缺陷扣分制,省公司部门及地市分公司最大扣分值为10分,最小扣分值为0分:〔一〕数据质量治理综合评价是对数据质量治理相关的组织、人员、制度、流程、执行水平等的考评,包括数据质量治理的机制建设和履职情况两局部内容.〔二〕关键主题数据质量综合评价是对特定数据主题范围内的特定数据集的数据质量水平的考评.从各数据主题数据的精确性、一致性等,以及监管报送数据的及时性、报送准确性、完整性和真实性等方面进行考评.关键主题依据公司根底数据模型中定义的数据主题,结合考评期内公司重点关注的数据质量问题进行选取.第三十五条数据治理办公室依据公司年度业务开展重点,确定年度数据质量考评的主题,对每个主题设定不同的分值.第三十六条省公司各部门依据数据质量考评的主题,结合本部门在数据质量工作中承当的责任,提出省公司各部门及各地市分公司的年度数据质量考核指标,报数据治理办公室汇总.指标设定模板见附件四:?XX激据质量考核指标设定模板?.第三十七条数据治理办公室依据省公司各部门上报的数据质量考核指标,制定年度数据质量考评方案,审议通过后报数据治理委员会审批,通过后报人力资源部.第三十八条数据治理办公室定期组织各考核指标提出部门对省公司部门及地市分公司开展数据质量考评工作、整理考评结果,审议通过后报人力资源部发布,同时向数据治理委员会汇报.第八章数据质量监测第三十九条数据质量监测指对数据质量进行持续监督,催促数据质量问题的解决.数据质量监测分为以下两种方式:〔一〕根据数据质量目标,数据治理办公室、省公司各部门进行主动监测;〔二〕根据数据质量整改实施方案,数据治理办公室监测整改执行情况.数据质量治理系统是基于根底数据平台,专门用于公司数据质量监测的工具,不参与业务流程环节.数据治理办公室、省公司各部门使用数据质量治理系统开展数据质量监测工作.第九章数据质量度量规那么治理第四十条数据质量度量规那么分为根底类数据质量度量规那么和分析类数据质量度量规那么,模板参见附件五:?XX激据质量度量规那么及检核方法模板?.〔一〕根底类数据质量度量规那么用于衡量网络运营、产品运营、市场运营、客户治理等数据的质量,根底类数据主要产生于业务生产类信息系统;〔二〕分析类数据质量度量规那么用于衡量分析类数据的质量,分析类数据是指根据一定规那么对根底类数据加工而生成的衍生数据.第四十一条省公司各部门提出、变更数据质量度量规那么时,提交至数据管理办公室.第四十二条数据治理办公室分析、汇总并确认数据质量度量规那么,对于有争议的度量规那么,由数据治理办公室协调省公司相关部门研究解决.第四十三条数据质量检核方法是指依照数据质量度量规那么制定、用于检查和分析数据质量的技术方法.数据分析中央根据确认后的数据质量度量规那么,制定检核方法.第四十四条数据治理办公室协调省公司相关部门修订数据质量度量规那么,并在数据质量治理系统中及时更新数据质量度量规那么和检核方法.第十章附那么第四十五条本方法由XXX!公司财务部数据分析中央负责解释和修改第四十六条本方法自公布之日起生效.附件:一. XX激据质量定义、发现、分析、整改流程二. XX激据质量问题登记表模板三. XX激据质量考评流程四. XX激据质量考核指标设计模板五. XX激据质量度量规那么及检核方法模板附件一XXX数据质量定义、发现、分析、整改流程附件二XXX数据质量问题登记表模板XXX数据质量问题登记表文档说明本文档由省公司相关部门及各地市分公司与数据治理办公室共同填写,省公司相关部门及各地市分公司描述数据质量问题和提升需求,数据治理办公室组织相关部门进行分析后,填写数据质量问题追踪.对数据质量问题的登记和解决,须参照?XX溜据质量治理方法?进行.文档信息填写部门起草人文档版本号审批人文档日期文档修订历史修订日期修订人审批人说明文档版本数据质量问题登记表附件三XXX数据质量考评流程1、制定年度数据质量考评方案流程2、数据质量考评实施流程附件四XXX数据质量考核指标设定模板说明:1.数据主题:根据每年业务开展策略的不同制定的数据质量的主题,例如财务主题、产品主题等.2.数据主题占考核分值:根据各数据主题,进行考核扣分分值分配.3.考核主体所在部门:该数据质量考核指标或指标集所考核的具体部门或地市分公司.4.考核指标〔集〕:考核指标或指标集的名称,由省公司各部门上报时填写.5.考核指标〔集〕占考核分值:对该考核指标〔集〕进行考核扣分分值分配.6.考核指标〔集〕来源:考核指标〔集〕所在的数据集,是数据表、系统或业务领域中数据字段集合.7.考核指标〔集〕衡量标准:对考核指标〔集〕进行衡量的标准,如精确性、完整性、一致性等,可是他们之中的一种、他们的组合或是其他衡量标准.8.分数计算方法:该考核指标〔集〕的考核得分计算规那么.9.季度目标值:如是单项考核指标,请在此填写特定计算规那么下给出的考核指标的期望到达值.10.指标集附件:如是考核指标集,可以省略填写考核指标〔集〕来源、考核指标〔集〕衡量标准、分数计算方法、季度目标值等项,在此附加考核指标集文档11.提出部门:数据质量考核指标〔集〕的提出部门.12.联系人:数据质量考核指标〔集〕提出部门的联系人.13.:数据质量考核指标〔集〕提出部门的联系.附件五XXX数据质量度量规那么及检核方法模板XXX数据质量度量规那么及检核方法文档说明本文档由省公司度量规那么提出部门与财务部数据分析中央共同编写,提出部门编写数据质量度量规那么,财务部数据分析中央依据数据质量度量规那么,定义数据质量检核方法.对数据质量度量规那么的发布和更新,须参照?XXX数据质量治理方法?进行.数据质量治理系统将依据本文档进行数据质量监测设置.在数据质量发现中须参照数据质量检核方法,进行数据质量问题检查.文档信息填写部门起草人文档版本号审批人文档日期文档修订历史修订日期修订人审批人说明文档版本一.根底类数据质量度量规那么数据质量度量规那么名称【该数据质量度量规那么的名称】分析类数据质量度量规那么数据质量度量规那么名称【该数据质量度量规那么的名称】。
XX有限公司数据认责管理办法v.0.1.doc
XXX 公司 数据认责管理办法20XX 年 XX 月第一章 总则第一条 为贯通数据管理衔接环节、激活数据治理机制、落实数据标准、提 升公司数据质量、规范并指导全行开展数据认责工作,制定《XXX公司数据认责 管理办法》。
第二条 省公司各部门在开展数据认责相关工作时,须遵守本办法。
第三条 数据认责是数据管理和服务各领域、各环节工作落到实处的有效手 段。
通过数据认责,将数据定义、产生、使用、监督等全生命周期中的各类责任 落实到相关部门,明确数据质量、数据标准等具体工作的参与部门与责任。
公司数据责任包括:数据定义责任、数据录入责任、数据发布责任、系统业 务需求责任、系统开发维护责任、数据使用责任以及数据质量相关责任; 公司数据责任部门类型包括:业务责任部门、数据录入部门、数据使用部门、 数据管理部门、系统归口部门和系统开发维护部门。
各数据责任部门的数据责任详细说明参见附件一:《XXX公司部门数据责任 说明》。
第四条 数据认责覆盖全行数据管理与服务各领域,包括基础类数据、统计 分析类数据及相关应用系统。
第五条 公司数据认责的工作原则是以解决数据管理中的问题为导向,逐步 实施、分层落实、动态优化。
第六条 本办法所规范的数据认责管理活动包括数据认责发起,数据认责制 定,数据认责发布,数据认责重检与变更等。
第二章 组织与职责第七条 公司的数据认责管理组织是由决策管理层、组织协调层、执行层组 成。
决策管理层是科技战略与数据管理委员会;组织协调层是数据管理小组,包 括数据管理工作小组和数据管理办公室;执行层包括省公司各部门。
第八条 【数据分析中心与数据管理委员会】 数据分析中心与数据管理委员会作为公司数据认责相关工作的最高决策管 理组织,负责对数据认责书进行审批,对数据认责重大事项进行决策。
1第九条 【数据管理工作小组】 数据管理工作小组负责数据认责工作开展的整体组织与协调,具体职责包 括: (一) 审议数据认责相关制度和办法; (二) 负责数据认责制定、重检与变更的协调、一般事项决策等管理工作, 审议数据认责书。
数据公司的质量管理制度
第一章总则第一条为确保数据公司提供的数据产品和服务质量达到行业领先水平,满足客户需求,提升公司品牌形象和市场竞争力,特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有数据产品和服务,包括数据采集、处理、分析、存储、传输等环节。
第三条公司质量管理工作遵循以下原则:1. 以客户为中心,持续改进,满足客户需求;2. 严格遵循国家标准和行业标准;3. 全员参与,责任到人,奖惩分明;4. 数据安全,确保客户隐私和数据保密。
第二章质量管理体系第四条公司建立健全质量管理体系,包括质量方针、质量目标、质量职责、质量控制、质量改进等方面。
第五条质量方针:以客户需求为导向,提供高质量的数据产品和服务,为客户创造价值。
第六条质量目标:1. 数据采集准确率不低于98%;2. 数据处理速度满足客户需求;3. 数据存储安全可靠;4. 客户满意度达到90%以上。
第七条质量职责:1. 公司领导层负责制定质量方针和目标,确保质量管理体系有效运行;2. 各部门负责人负责组织实施质量管理体系,确保本部门质量目标的实现;3. 员工应积极参与质量管理,提高自身业务水平。
第三章数据采集与处理第八条数据采集:1. 严格按照数据采集规范进行,确保数据来源的合法性和合规性;2. 对采集到的数据进行初步筛选,剔除无效、错误数据;3. 采集过程中,确保数据真实、完整、准确。
第九条数据处理:1. 采用先进的数据处理技术,确保数据处理速度和准确性;2. 对处理后的数据进行质量检验,确保数据满足客户需求;3. 对处理过程中出现的问题进行及时整改,确保数据处理质量。
第四章数据存储与传输第十条数据存储:1. 采用高可靠性、安全性的存储设备,确保数据安全;2. 定期对存储设备进行维护,确保数据不丢失;3. 对存储数据进行备份,防止数据丢失。
第十一条数据传输:1. 采用加密技术,确保数据在传输过程中的安全性;2. 传输过程应保证数据的完整性和准确性;3. 定期对传输过程进行监控,确保数据传输质量。
数据质量管理制度
数据质量管理制度数据质量管理制度是指为了保证企业数据的准确性、完整性、一致性和可靠性而建立的一套管理规范和流程。
良好的数据质量管理制度可以帮助企业提高数据的价值和利用率,降低数据风险,提升决策的准确性和效率。
一、引言数据质量管理制度是为了规范和管理企业数据质量而制定的一系列规范和流程。
本制度的目的是确保企业数据的准确性、完整性、一致性和可靠性,提高数据的价值和利用率,降低数据风险,提升决策的准确性和效率。
二、适用范围本制度适用于企业内部所有涉及数据处理、管理和使用的部门和人员。
三、定义和术语1. 数据质量:指数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
2. 数据质量管理:指为了保证数据质量而进行的一系列管理活动和措施。
3. 数据质量指标:衡量数据质量的标准和指标,如准确性、完整性、一致性等。
4. 数据质量评估:对数据质量进行定量或定性评估的过程。
5. 数据质量问题:指数据质量不达标或存在缺陷的情况。
6. 数据质量管理责任人:负责数据质量管理的具体人员或部门。
四、数据质量管理流程1. 数据质量规划(1)明确数据质量管理的目标和策略。
(2)制定数据质量管理计划,包括数据质量目标、数据质量指标和数据质量评估方法等。
(3)确定数据质量管理责任人,并明确其职责和权限。
2. 数据质量评估(1)制定数据质量评估的方法和标准。
(2)定期对数据进行质量评估,发现数据质量问题并记录。
(3)对评估结果进行分析,找出数据质量问题的原因和解决方案。
3. 数据质量控制(1)建立数据质量控制措施,包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据传输等环节。
(2)制定数据质量控制的标准和流程,明确各环节的责任和要求。
(3)定期进行数据质量控制的检查和评估,确保数据质量符合标准。
4. 数据质量改进(1)根据数据质量评估和控制的结果,制定数据质量改进计划。
(2)明确数据质量改进的目标和措施,分配责任人并跟踪执行情况。
(3)定期对数据质量改进进行评估和总结,及时调整和优化数据质量管理措施。
数据质量管理制度
数据质量管理制度数据质量管理制度是指为了确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性,组织制定并实施的一系列规范、流程和控制措施。
数据质量管理制度是企业数据管理的重要组成部分,对于保障企业决策的准确性和有效性具有重要意义。
一、背景和目的数据质量管理制度的制定是为了解决企业在数据管理过程中可能出现的问题,如数据错误、数据丢失、数据冗余等,从而提高数据的质量和价值。
其主要目的包括:1. 确保数据的准确性:通过制定数据采集、录入、处理和存储的规范,减少数据错误和失真。
2. 确保数据的完整性:建立数据完整性检查机制,确保数据的完整性和可用性。
3. 确保数据的一致性:制定数据标准和命名规则,确保数据在不同系统和部门之间的一致性。
4. 提高数据的可靠性:建立数据备份和恢复机制,确保数据的安全性和可靠性。
二、制度内容1. 数据采集和录入规范:a. 确定数据采集的来源和方式,明确数据采集的目的和要求。
b. 制定数据录入的规范和流程,包括数据格式、字段校验等。
c. 设定数据采集和录入的责任人,并进行培训和指导。
2. 数据处理和清洗规范:a. 制定数据处理的流程和规范,包括数据清洗、转换和整合。
b. 设定数据处理的标准和指标,如数据一致性、数据完整性等。
c. 建立数据处理的监控机制,及时发现和纠正数据处理中的问题。
3. 数据存储和管理规范:a. 确定数据存储的方式和结构,包括数据库管理、文件管理等。
b. 建立数据存储的权限管理机制,确保数据的安全性和可控性。
c. 制定数据备份和恢复的策略,确保数据的可靠性和可恢复性。
4. 数据质量监控和评估:a. 建立数据质量监控的指标和方法,如数据准确性、数据完整性等。
b. 设定数据质量监控的频率和责任人,及时发现和解决数据质量问题。
c. 进行数据质量评估和分析,提出改进措施和建议。
5. 数据质量培训和意识提升:a. 开展数据质量培训,提高员工对数据质量管理的认识和能力。
b. 定期组织数据质量宣传和交流活动,提升全员对数据质量的重视程度。
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XXX公司数据质量管理办法20XX年X月第一章总则第一条为加强我公司数据质量管理工作,推动建立数据质量管理的长效机制,促进信息共享、提升数据质量,发挥数据资产的价值,制定《XXX数据质量管理办法》。
第二条XXX省公司部门及地市分公司在开展数据质量相关工作时,须遵守本办法。
第三条数据质量是指数据满足业务运行、管理与决策的完善程度,其衡量标准包括以下七个方面的含义:(一)真实性:数据真实反映业务实际情况;(二)精确性:数据精确程度满足业务要求;(三)有效性:数据定义符合业务规则,并且数据值在业务规定范围内;(四)完整性:所需的关键数据项在系统中有定义,并且都采集了数据;(五)及时性:能够在数据需求的期限内获得最新的数据,或按要求的更新频率刷新数据值;(六)一致性:反映同一业务实体的数据及其属性具有一致的定义和含义,且在不同系统或同一系统内多次记录时保持相同;(七)唯一性:描述同一业务的关键数据只有一项(或一组)。
第四条本办法所规范和管理的范围包括数据质量定义,数据质量发现,数据质量分析,数据质量整改,数据质量考评,数据质量监测,数据质量度量规则管理等。
第五条数据质量度量规则是用于校验数据是否满足一个或多个数据质量衡量标准的规则,其制定的依据包括但不限于:(一)已发布的数据标准;(二)业务运行、管理与决策的相关需求;(三)外部监管及政策法规的要求。
第二章组织与职责第六条公司的数据质量管理组织由决策管理层、组织协调层、执行层组成。
决策管理层是数据管理委员会;组织协调层是数据管理办公室;执行层包括省公司各部门及各地市分公司。
第七条数据管理办公室是公司数据质量的管理组织,省公司各部门是本部门相关数据的业务责任部门及主管基础系统的归口部门,网络部、业支部和管信部是系统开发维护部门。
第八条【数据管理委员会】数据管理委员会作为公司开展数据质量工作的最高决策管理组织,具体职责包括:(一)对重大数据质量事项进行决策,监督数据质量整改工作执行情况;(二)审批公司数据质量考评方案,并监督考评结果;(三)定期报告公司数据质量工作情况。
第九条【数据管理办公室】数据管理办公室设在省公司财务部数据分析中心,负责公司数据质量工作开展的整体组织与协调,具体职责包括:(一)负责组织制定及审议各业务条线数据质量管理相关制度和办法;(二)负责数据质量问题定义、发现、分析、整改的组织、协调以及一般事项决策等管理工作,审议数据质量工作方案,并推动各项具体工作在省公司各部门及地市分公司的执行,编写公司数据质量工作总结报告;(三)审议数据质量考评方案、数据质量考评结果;(四)定期向数据管理委员会汇报公司数据质量工作情况;(五)组织开展公司数据质量日常监测工作,并监测整改执行情况;(六)组织制定数据质量考核指标与开展公司数据质量考核工作。
第十条【省公司财务部数据分析中心】除数据管理办公室职责外,省公司财务部数据分析中心其他具体职责包括:(一)配合分析、解决数据质量问题,负责数据质量整改涉及的信息系统开发、测试、上线等工作;(二)开发、完善数据质量管理系统,并负责该系统的运维。
(三)按照每年度公司数据质量考评方案,制定年度监管统计数据质量考核指标,并进行监管统计数据质量考评数据统计,按期提交数据管理办公室。
第十一条【省公司各业务部门】省公司各业务部门的具体职责包括:(一)配合数据管理办公室推动公司数据质量机制建设,设立数据质量管理相关岗位;(二)保障本部门负责的基础系统等的数据质量,并牵头推进部门相关的数据质量定义、发现、分析、整改各项工作;(三)按照每年度公司数据质量考评方案,制定部门内的数据质量考核指标,并进行相关数据质量考评数据统计,按期提交数据管理办公室。
第十二条【省公司内审部】审计部作为公司数据质量监督部门,依据年度审计计划开展审计工作,并将审计报告中提及的数据质量问题提交给数据管理办公室。
第十三条【省公司人力资源部】人力资源部作为公司绩效考核职能部门,负责将数据质量考核指标纳入公司考核,考评结果公司发布。
第十四条【地市分公司业务部门】地市分公司各业务部门须严格执行业务流程和规范,按照相关的数据质量要求采集、录入、存储业务数据,并及时发现、提交数据质量问题,参与数据质量问题分析以及数据质量整改等相关工作。
第三章数据质量定义第十五条数据质量定义包括提出数据质量提升目标、制定数据质量度量规则。
数据质量主动监测与数据质量考评均遵照数据质量定义的目标。
数据质量定义、发现、分析、整改流程见附件一:《XXX数据质量定义、发现、分析、整改流程》。
第十六条数据管理办公室依据外部监管要求、公司战略及业务需求等,制定年度数据质量目标,当有重大变更时可根据实际情况进行目标调整。
第十七条数据业务责任部门组织相关部门制定数据质量度量规则。
第四章数据质量发现第十八条数据质量发现指在开展业务工作或数据质量监测中发现数据质量问题。
数据质量问题指已发生的或者潜在的不满足数据完整性、有效性、一致性等衡量标准的问题。
第十九条省公司各部门在日常工作中发现的数据质量问题,通过数据管理办公室成员统一提交至数据管理办公室。
地市分公司业务部门发现的数据质量问题,由公司财务部数据分析中心汇总、提交至数据管理办公室。
问题登记模板参见附件二:《XXX数据质量问题登记表模板》。
第二十条数据管理办公室收集、整理日常业务工作中和数据质量监测中发现的数据质量问题。
第五章数据质量分析第二十一条数据质量分析指从业务、技术两方面对发现的数据质量问题进行原因分析。
数据管理办公室组织省公司相关部门分析数据质量问题:(一)相关业务部门从业务流程、业务操作规范性、信息系统业务需求等方面进行分析;(二)数据分析中心从系统设计与开发、数据存储与传输等方面进行分析。
第二十二条数据管理办公室根据分析结果提出工作方案,参考数据认责书,明确整改业务责任部门、相关部门、整改要求等。
第二十三条数据管理办公室审议工作方案。
其中,对于重大数据质量问题工作方案,提交数据管理委员会审批。
重大数据质量问题指向公司内外各级监管部门等报送及对外信息披露中的数据的质量问题,或跨多部门的、需协调解决的数据质量问题。
第二十四条省公司相关部门根据数据质量问题分析结果提交相应的数据质量度量规则,度量规则的管理参照本办法第九章《数据质量度量规则管理》规定执行。
第六章数据质量整改第二十五条数据质量工作方案中确定的整改业务责任部门组织相关部门制定数据质量整改实施方案,并报备至数据管理办公室,方案内容包括但不限于业务管理流程优化分析、操作规范细则制定、信息系统改造计划等。
第二十六条省公司层面,整改业务责任部门组织相关部门执行整改工作,数据管理办公室对省公司整改过程进行监督;同时,各部门向本业务条线的地市分公司部门分配整改工作,并报备至地市分公司财务部。
对于重大数据质量问题,数据管理办公室负责定期向数据管理委员会汇报。
第二十七条地市分公司层面,各部门根据省公司要求开展质量整改工作,省公司财务部数据分析中心组织、推动、协调解决公司跨部门的相关问题,并对公司整改过程进行监督,定期向省公司数据管理办公室汇报。
第二十八条数据管理办公室评估和检查数据质量定义、发现、分析、整改工作各环节执行情况,并编写数据质量工作报告。
第二十九条数据管理办公室审议数据质量工作报告,定期向数据管理委员会汇报。
第三十条省公司相关部门根据数据质量整改工作实施结果完善数据质量度量规则。
第七章数据质量考评第三十一条数据质量考评是基于数据质量目标,对省公司各部门、各地市分公司数据质量工作执行情况进行考核与评价。
数据质量考评的频度根据公司考核的考核频度进行。
考评结果统一纳入省公司部门及地市分公司的考核中,反映数据质量绩效考核结果。
数据质量考评流程参见附件三:《XXX数据质量考评流程》。
第三十二条数据质量考评适用于数据质量管理工作相关的省公司各部门及各地市分公司。
第三十三条数据质量考评原则包括:(一)客观、公平、公正。
数据质量考评是对数据质量工作推进情况,以及所发生的数据质量问题进行客观的评定,并根据省公司部门及地市分公司的工作管理范畴,设定不同的考核指标,由指定的考评组织进行综合打分。
(二)勉励在先、奖惩并重。
数据质量考评是以推动公司数据质量工作有序开展、数据质量有效提升为前提,对于积极开展数据质量相关工作的省公司部门及地市分公司,给予加分鼓励;对于未按要求开展数据质量相关工作的省公司部门及地市分公司,给予扣分处罚。
第三十四条数据质量考评内容包括数据质量管理综合评价和关键主题数据质量综合评价两部分,每部分中的考评细项以指标方式体现,并在年初下发的《××年XXX数据质量考评方案》中明确。
考评采取缺陷扣分制,省公司部门及地市分公司最大扣分值为10分,最小扣分值为0分:(一)数据质量管理综合评价是对数据质量管理相关的组织、人员、制度、流程、执行能力等的考评,包括数据质量管理的机制建设和履职情况两部分内容。
(二)关键主题数据质量综合评价是对特定数据主题范围内的特定数据集的数据质量水平的考评。
从各数据主题数据的精确性、一致性等,以及监管报送数据的及时性、报送准确性、完整性和真实性等方面进行考评。
关键主题依据公司基础数据模型中定义的数据主题,结合考评期内公司重点关注的数据质量问题进行选取。
第三十五条数据管理办公室依据公司年度业务发展重点,确定年度数据质量考评的主题,对每个主题设定不同的分值。
第三十六条省公司各部门依据数据质量考评的主题,结合本部门在数据质量工作中承担的职责,提出省公司各部门及各地市分公司的年度数据质量考核指标,报数据管理办公室汇总。
指标设定模板见附件四:《XXX数据质量考核指标设定模板》。
第三十七条数据管理办公室依据省公司各部门上报的数据质量考核指标,制定年度数据质量考评方案,审议通过后报数据管理委员会审批,通过后报人力资源部。
第三十八条数据管理办公室定期组织各考核指标提出部门对省公司部门及地市分公司开展数据质量考评工作、整理考评结果,审议通过后报人力资源部发布,同时向数据管理委员会汇报。
第八章数据质量监测第三十九条数据质量监测指对数据质量进行持续监督,督促数据质量问题的解决。
数据质量监测分为以下两种方式:(一)根据数据质量目标,数据管理办公室、省公司各部门进行主动监测;(二)根据数据质量整改实施方案,数据管理办公室监测整改执行情况。
数据质量管理系统是基于基础数据平台,专门用于公司数据质量监测的工具,不参与业务流程环节。
数据管理办公室、省公司各部门使用数据质量管理系统开展数据质量监测工作。
第九章数据质量度量规则管理第四十条数据质量度量规则分为基础类数据质量度量规则和分析类数据质量度量规则,模板参见附件五:《XXX数据质量度量规则及检核方法模板》。