6．数据正确性有待提升

数据正确性是银行数据分析结论有效性和准确性的基础，也是数据可靠性的重要前提和保证。数据正确性存在问题是一种信息失真的表现，它的产生是多方面因素综合作用的结果。

错误数据的产生可能源于多个环节，如业务需求不断迭代和更新，会导致原先采集的数据信息不能够满足后续的需求；又如在系统使用过程中，柜员输入数据时输错客户姓名等客户信息。同样的问题也会出现在技术实施方面，如在进行系统设计时，对元数据描述出现错误的理解，数据处理的技术环节出现设计不当，就很容易造成数据不正确，并且会随着数据的传输造成错误数据的不断扩散。

数据正确性问题在不同程度上会对银行日常业务的有效开展造成较大影响，从而导致客户满意度下降，同时也会降低统计和分析数据信息的可用性。因此，必须从数据产生的各个阶段人手进行治理，防范信息出现失真，有效提高数据质量。银行的数据质量管理涉及预防、识别、度量、分析、监控、清洗等多个方面，是个循环管理的过程，必须通过改善和提高组织管理水平，提升人员技能，制定相匹配、完善的管理流程来实现。目前，我国不少商业银行缺乏专业的质量管理团队和相配套的规章制度，缺乏统一的包括问题提交、跟踪、治理、关闭在内的闭环管理流程，缺乏明确的数据认责关系和跟踪系统，无法保证数据质量，无法做到在数据问题根源的地方解决问题。