3．建立成体系的数据质量监控、考核体系，制订数据质量提升规划由于数据质量管理工作涉及银行的前台、中台甚至后台，既涉及总行部门，也与支行的柜员、客户经理有紧密联系。仅仅有操作手册、业务制度还不能保证数据质量，必须建立多层次的数据质量监控、考核体系。比如，董事会应该将数据质量纳入内部审计工作范围，把数据质量作为评价经营层绩效的重要方面；银行绩效考核部门应该将数据质量纳入部门、机构的绩效考核中；归口管理部门应该通过日常监管和例行检查，对相关部门和支行的数据质量管理工作进行监测和评价；支行则应将数据质量考核纳入本支行的考核方案。只有对数据质量开展有效监测，将其纳入绩效考核方案，所有制度才有可能得到执行，数据质量才有可能得到持续提升。各商业银行要在互联网时代、大数据时代争得发展先机，必然要将提升数据质量作为管理工作的重点内容。由于受到各行信息系统建设的历程、路径各不相同，数据标准化程度也存在较大差异，制度建设和管理体制千差万别等条件的约束，提升数据质量必然是一个长期的过程。各行需要通过全面评估本行的数据质量，根据不同数据对本行业务的不同影响，制定系统的提升数据质量规划，分步骤地解决数据质量问题。比如，对于萤要客户重要标识的唯一性问题，可能需要尽快予以解决；对于客户信息完整性问题，可能要考虑业务规模、管理模式逐步予以解决；对于标准化问题，需要按“新系统新要求，老系统分步走”的模式予以解决。总之，数据质量的提升不可能一蹴而就，需要通过较长时间的不懈努力，需要通过有目标、有秩序的规划，逐步使银行内的海量数据变成经营决策的基础，变成贡献银行利润的“金矿”。