数据管控交流Agenda n 数据管控 n 元数据管理 n 数据质量管理 n 数据标准我们通常提到数据管控数据综合治理 能够想到的数据质量问题 n 源系统业务人员录入正确性问题。 工行案例：企业财务报表录入日期 n 源系统多系统之间数据不一致的问题。 工行案例：对公企业行业分类问题 光大案例：客户证件类别 n 操作性业务系统规范对后台分析系统的影响。 工行案例：增量完整性 浦发案例：前台系统的数据质量建议方案 n 业务统计口径不一致的问题。 信用卡案例：睡眠卡的定义解决这些数据问题的手段 n 我们需要有一个尺度作为判断的依据来衡量 数据标准 n 我们需要有一个侦测、报告、协助分析治理数据问题 的平台： 数据质量管理 n 我们需要对数据问题影响进行分析，我们需要对数据 进行统一的版本管理和规范管理控制。 元数据管理 n 我们需要 数据治理是一个工程。n 我们需要有侦测、分析、解决方案评估、执行的完整 流程。 n 我们需要有以下人员的参与： 科技部门 n 业务系统的开发人员 n 数据治理的专职人员 n 分析系统的开发人员 业务部门 解决这些数据问题的手段 Governance=People
