数据质量提升的10大关键举措，附网传麦肯锡某银行数据治理真实案例，98页可编辑PPTX

附件为某银行数据治理98页可编辑PPTX文件。

在数字化转型加速的今天，数据已成为企业的核心资产，而数据质量则直接决定了企业决策的科学性和业务的敏捷性。为帮助企业高效提升数据质量，我们从“谁来做、做什么、怎么做”三个维度出发，整理出10大关键举措。这些举措涵盖组织机制、数据标准、能力建设等全链路，构建出一套科学、全面的数据治理框架。

一、“谁来做”——业务与 IT 双轮驱动

示例：

举措 1：建立全行治理体系，实现业务 IT 双轮驱动

• 自上而下的治理架构
  企业应通过高层领导推动治理工作，明确治理架构由“高层—中层—执行层”组成。高层负责战略规划，中层推动具体措施落地，执行层负责实施与反馈，层层传导压力，确保方向统一。
  亮点：治理不是“科技部门的单兵作战”，而是业务和 IT 协同发力、相辅相成，形成“车之双轮，鸟之双翼”。
• 核心组织与角色清晰划分
  企业需要成立数据管理委员会（负责战略规划）、数据治理中心（统筹全局协调），并指定业务条线的“数据管家”或“数据责任人”承担数据治理日常工作。
• 闭环权责机制
  将各层级职责明确化、责任常态化、奖惩机制联动化。关键责任人必须深度参与数据治理工作，形成以结果为导向的闭环机制。

小贴士：组织是基础，“没有责任人的数据治理，都是空谈”。

二、“做什么”——围绕关键数据项精准发力

举措 2：推行分级管理，聚焦治理关键数据项

示例：

• 分级制度
  企业可采用“二八法则”，优先聚焦20%的关键数据项，它们往往占据数据资产价值的80%。
  建立分级制度，将数据分为关键数据、普通数据和非结构化数据三类，为资源投入提供清晰指引。
• 关键数据项清单化管理
  针对企业的核心业务需求（如每月报表、关键KPI数据等），定期梳理和更新关键数据项，形成优先治理清单。例如，每月挑选50个影响最大的指标，先行推进治理工作，形成可快速见效的“样板工程”。

关键点：治理必须精准，抓住业务的“痛点数据”和“关键数字”。

三、“怎么做”——方法与保障并重，打造持续改进闭环

在实际执行中，“方法”与“保障”缺一不可。方法解决如何高效实施，而保障提供持续支持与驱动动力。以下为具体措施：

方法层面：构建4大核心治理方法

举措 3：统一全行数据标准，强化元数据管理

• 统一的数据语言
  数据治理中心需牵头制定统一标准，包括数据定义、口径、取值范围、指标计算规则等。统一的“数据语言”能避免各部门“各说各话”。
  • 案例：某大型银行统一了贷款利率的计算口径，避免了不同系统间的口径冲突，极大提高了数据一致性。
• 完善元数据管理
  元数据是数据的“身份证”，要通过工具平台对其进行动态管理、实时更新，确保元数据与实际数据同步一致。
• 打造黄金数据源
  明确哪些系统是“黄金数据源”，通过集中管控、减少冗余，消除多头维护带来的混乱。

举措 4：建立数据质量问题治理机制

• 从发现到闭环治理
  数据质量问题治理的关键是闭环处理：问题发现—问题上报—责任分配—问题解决—效果反馈。企业可建立专门机制，例如每周巡检与实时监测结合。
• 问题分类分级处理
  对高优先级问题设置“特急处理”通道，对一般问题采用批量修复模式，既保障效率，又确保效果。

举措 5：构建多主体协同机制

• 明确角色定位
  业务部门负责明确需求与提供场景支持；IT 部门负责数据技术支撑；审计合规部门负责风险把控；数据治理中心负责统筹管理。
• 搭建协同平台
  借助协同工具或专属平台，将跨部门协作的信息流转透明化，避免因信息孤岛导致的治理阻滞。

举措 6：加强数据治理能力建设

• 全员数据意识培养
  数据治理不仅是专家的事，全员都需具备基本的数据意识和治理责任。企业应定期举办培训，例如高管数据战略课程、一线员工数据操作技能培训等。
• 专业化团队打造
  借助内培与外部引入的方式，培养复合型人才团队，既懂业务又通数据。

保障层面：推动4大保障举措落地

举措 7：构建考核激励机制，调动全员意愿

• 考核闭环
  将数据质量纳入部门与员工的KPI考核，覆盖数据治理完成率、问题解决率、数据应用成效等多个维度。
• 多层次激励
  对优秀团队提供奖金、资源倾斜、荣誉表彰等多种激励措施；对治理滞后的团队或个人进行通报或预算约束。

举措 8：建立奖惩联动机制

• “多做多得”落地
  将治理成果与部门预算、岗位晋升、资源支持挂钩，真正实现“谁治理，谁受益”。

举措 9：部署先进工具，实现技术驱动

• 治理工具升级
  利用数据质量监控工具、元数据管理平台等，提升治理的效率与准确性。例如，某企业通过质量监控工具发现缺失值显著下降，数据完整率提升了30%。
• 平台化管理
  打通跨部门、跨系统的数据流通渠道，实现统一管控。

举措 10：流程标准化，实现治理体系化

• 关键流程标准化
  梳理从采集到分析的7大关键数据治理流程，明确每个环节的执行细则，避免随意性操作。
• 持续改进机制通过流程回溯、数据反馈，发现不足之处并优化流程，实现治理的螺旋式上升。

四、某银行数据治理方案赏析，98页PPT