XXX公司数据质量管理详解：组织架构与关键流程

本文档详细阐述了XXX公司对于数据质量的全面管理体系，旨在提升数据价值，确保信息共享的有效性和准确性。以下是主要的知识点概述： 1. 数据质量定义：数据质量被定义为满足业务运行、管理和决策需要的程度，其衡量标准包括真实性、精确性、有效性、完整性、及时性、一致性和唯一性。数据必须真实反映实际业务，精确满足业务需求，定义和值均需符合业务规则，并且关键数据项完整且实时更新。 2. 数据质量管理流程：文档涵盖了数据质量的多个方面，如数据质量定义、发现、分析、整改、考评、监测和度量规则管理。数据度量规则是根据已发布数据标准、业务需求和外部监管要求制定的，用于验证数据质量。 3. 组织架构与职责：数据质量管理在公司内部由决策管理层（数据管理委员会）、组织协调层（数据管理办公室）和执行层（省公司各部门及地市分公司）分工合作。数据管理委员会负责重大数据质量问题的决策和整改监督，审批数据质量考评方案，并定期报告工作情况。数据管理办公室作为实施机构，设在财务部数据分析中心，负责制定和协调数据质量管理规章制度。 4. 部门职责划分：省公司各部门对本部门数据负有业务责任，网络部、业支部和管信部负责系统开发和维护。数据管理委员会和数据管理办公室明确了各自在数据质量管理中的角色和职能，确保了工作的高效执行。 5. 决策机制：通过明确的数据质量决策和管理流程，公司能够确保数据质量控制在整个业务过程中的有效应用，以实现数据资产的最大价值。 通过实施这个全面的数据质量管理办法，XXX公司期望提升数据的可信度和可用性，促进业务运营的顺畅，同时满足外部监管要求，确保数据驱动的决策支持的准确性和可靠性。