银行数据质量保障体系建设实践

引言

在数字化转型浪潮中，数据中台成为企业实现数据驱动决策的关键支撑。它不仅整合了企业内外部的数据资源，还通过数据共享与复用，提升了运营效率和业务创新能力。然而，随着数据量的激增和数据来源的多样化，如何确保数据质量，成为企业亟需解决的问题。本文根据平安银行数据质量保障体系建设方面的分享整理而来，分析其面临的挑战以及相应的解决策略，供读者参考。

数据中台的重要性

数据中台作为企业数据管理和分析的核心平台，对企业决策支持、运营效率提升和业务创新具有关键作用。它通过整合分散的数据资源，构建统一的数据视图，在企业数字化转型中扮演着核心角色，其重要性可以概括为以下五点：

数据整合与共享的枢纽
数据中台通过集成企业内外部的数据资源，构建起统一的数据视图，实现数据的集中管理和高效共享。这一点对于打破数据孤岛、促进跨部门协作具有决定性作用。它确保了数据的一致性和可访问性，为企业提供了全面的数据支持，从而驱动业务流程的优化和创新。
决策支持与业务洞察
利用数据中台的分析和挖掘能力，企业能够从历史和实时数据中提取有价值的信息，支持基于数据的洞察和决策。这种数据驱动的方法提高了决策的精准度，帮助企业快速识别市场趋势、客户需求和潜在风险，从而在激烈的市场竞争中保持领先。
客户体验与个性化服务
数据中台使企业能够深入理解客户行为和偏好，实现服务和产品的个性化定制。通过精准营销和个性化推荐，企业能够提升客户满意度和忠诚度，增强品牌影响力。同时，这也为企业带来了更高的客户留存率和市场份额。
风险管理与合规性保障
数据中台强化了企业对数据相关风险的管理能力，确保数据安全和隐私保护。它支持企业遵守数据保护法规和行业标准，通过建立严格的数据访问控制和审计机制，降低数据泄露和滥用的风险，保障企业的合规性和声誉。
技术基础与创新驱动
数据中台为企业技术创新提供了坚实的技术基础，支持大数据、人工智能、机器学习等先进技术的应用。这不仅提高了数据处理的效率和智能化水平，还为企业探索新的商业模式和服务模式提供了可能。数据中台的建设和优化，是企业持续创新和适应市场变化的关键。

数据质量保障体系的必要性

数据质量直接影响企业的决策质量和业务执行效率。数据质量问题可能导致分析结果不准确，进而影响企业战略的制定和执行。因此，建立一套科学、系统的数据质量保障体系，对于确保数据的准确性、完整性和一致性至关重要。

数据研发质量保障的难点与挑战

数据研发过程中，需求的快速变化、数据的复杂性增加以及测试环境与生产环境的差异等问题，给数据质量保障带来了巨大挑战。如何快速响应需求变化，保证数据的安全性和测试的有效性，成为数据研发质量保障的关键。其次，线下数据研发测试面临数据需求爆发式增长、数据安全性难以保障、测试数据构造难度大等挑战。这些问题严重影响了测试的有效性和数据产出的时效性。

面对数据质量保障体系的构建与维护，通常会遇到以下四项主要难点：

数据的规模、多样性与增长速度
随着企业数据量的爆炸性增长，数据类型也日趋多样化，包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。数据的规模和复杂性对存储、处理和分析提出了更高的技术要求。数据质量保障体系必须能够适应大数据环境下的挑战，实现高效的数据整合、清洗和维护，同时保持数据的准确性和及时性。
数据的实时性、动态性与安全性
在当今快节奏的商业环境中，企业对数据的实时处理和分析需求日益增长。数据质量保障体系需要能够快速响应数据的动态变化，实时监控数据质量，并迅速采取行动以纠正质量问题。同时，数据安全和隐私保护也是不容忽视的方面，数据泄露和隐私侵犯的风险要求企业在保障数据质量的同时，加强数据加密、脱敏和访问控制等安全措施。
技术更新、标准化与法规遵从性
技术的快速发展要求数据质量保障体系不断更新和升级，以适应新技术带来的变化。此外，缺乏统一的数据质量管理标准和流程可能导致效率低下和质量问题的重复出现。企业需要建立和遵循一套标准化的数据质量管理流程，同时确保其数据质量保障体系符合不断演变的数据保护法规和行业标准。
跨部门协作、人才短缺与用户反馈机制
数据往往分散在企业的不同部门和系统中，有效的数据质量保障需要跨部门和跨系统的紧密协作。然而，沟通不畅、责任不清和标准不一致等问题可能成为障碍。此外，数据质量管理专业人才的短缺对企业构成了挑战，企业需要投入资源进行人才培养和技术引进。同时，建立有效的用户参与和反馈机制对于持续改进数据质量至关重要，用户反馈可以帮助企业及时发现并解决数据质量问题。

从技术、流程到人员和法规等多个层面，企业需要综合考虑这些因素，采取相应的策略和措施，以确保数据质量保障体系的有效性和持续性。

数据中台核心概念

数据仓库与数据库的对比

数据库和数据仓库是数据管理领域的两个关键概念，它们在数据存储、处理和使用上各有侧重。数据库通常指的是用于日常事务处理的系统，如关系型数据库，它们优化了快速读写操作以支持在线事务处理（OLTP）。数据库存储规模相对较小，数据来源于单一或有限的源，并且通常以行级存储，重点在于事务的一致性和完整性。相反，数据仓库则是为了支持决策制定而设计的，它们存储大量历史数据，用于复杂的查询和分析，即在线分析处理（OLAP）。数据仓库的数据量级通常很大，数据来源于多种不同的源，并且通常是以列级存储，优化了数据的读取和分析效率。简而言之，数据库关注的是操作型数据处理，而数据仓库则专注于分析型数据处理。数据仓库的质量保障就是指对在大数据仓库中数据获取，数据清洗，数据发掘，数据可视化，数据分析的过程进行质量保障。

数据从源系统到数据仓库的流转过程中，需要在数据采集、清洗、转换、加载等各个环节确保数据的准确性、完整性和一致性。这要求建立一套完善的数据处理流程和质量控制机制。

数据处理过程

数据处理过程是一个从数据源系统到数据应用的连续流动，涵盖了数据的采集、清洗、转换、存储和分析。在这个流程中，原始数据首先从源关系数据库、源文件系统和源消息系统中被提取出来，形成贴源数据（RAW），这些数据未经处理，保留了最初的状态。随后，这些贴源数据被送入数据仓库（DW），在这里它们经过清洗和标准化处理，以消除错误和不一致性，并转换成适合分析的格式。数据仓库作为一个中央数据存储，整合了来自不同源的数据，提供了统一维度的数据视图。进一步地，为了满足特定业务领域的分析需求，数据从数据仓库中抽取并送入数据集市（DM），这里数据被进一步优化和组织，以支持快速查询和报告。最终，应用系统通过数据集市获取数据，进行深入分析和决策支持。在整个过程中，作业管理组件负责调度和执行数据抽取、转换和加载（ETL）任务，而元数据则提供了数据的描述信息，帮助管理和优化数据流。作业发布环节确保了清洗和转换后的数据能够及时更新到数据仓库和数据集市中，供最终用户使用。这个流程不仅确保了数据的质量和一致性，也提高了数据的可用性和分析效率。

数据质量保障体系的构建

整体思路：测试、生产、监控一体化

数据规范流程整体架构

平安银行采取了测试、生产、监控一体化的策略，通过在生产环境中构建测试域，新建或修改的作业可以引入生产数据进行测试，测试生成的结果表会自动落入测试库，测试通过后，定时删除这些测试数据，也可以通过数据同步，把测试库的结果数据同步给到生产环境，实现了测试与生产的无缝对接，提高了数据质量保障的效率和效果。

事前、事中、事后的质量保障策略

事前通过规范和流程控制预防质量问题，事中通过实时监控和自动化测试确保数据质量，事后通过反馈和评估持续改进，形成了一套完整的质量保障机制。

数据规范控制的重要性

作为数据质量管理的核心，数据规范控制流程是一套全面的指导原则，它确保了从需求提出到最终的生产监控整个数据处理过程的标准化和规范化。该流程始于需求分级定义，明确不同级别需求对应的研发测试流程和数据模型设计，进而通过数据采集、建表、分区等规范确保数据架构的合理性和数据的一致性。在开发实现阶段，遵循ETL程序设计、库表命名和数据类型等规范，以提高代码的质量和可维护性。测试阶段依据测试流程规范和准入准出标准，确保数据的准确性和完整性。发布流程则定义了从开发到生产环境的各个节点，包括审核流程和作业生命周期管理，以保障发布的有序性和安全性。最后，生产监控阶段通过设置监控规则和阻断规则，实现对数据质量的实时监控和问题响应。此外，元数据管理、环境使用规范以及数据调用和安全脱敏等规范贯穿整个流程，为数据的全生命周期管理提供了坚实的基础。

通过建立数据模型设计、元数据管理、ETL程序设计规范等，确保了数据的标准化和一致性。整个数据规范控制流程通过这些细致的规定，旨在提升数据的质量和可靠性，确保数据处理活动的高效性和安全性。

监控体系建设

生产监控：数据质量监控与告警机制

生产监控通过数据质量监控和告警机制，实现了对数据质量的实时监控和快速响应。

监控规则的分类与实施

通过字段规则、表规则、作业链路监控规则等，实现了对数据质量的全面监控。

作业质量评估的七个维度

从数据完整性、监控覆盖率、告警响应度等七个维度对作业质量进行评估，为持续改进提供了依据。

安全体系建设

数据安全--数据安全管控流程，从“事前制度建设、事中技术管控、事后监控审计”等方面建立了全流程数据安全管控体系

分层数据安全架构：分层数据安全架构是一种分层的方法，它将数据安全措施分布在数据的不同层级上，从而为数据提供多维度的保护。这种架构通常包括物理层、网络层、系统层、应用层和数据层。每一层都有特定的安全控制措施，如访问控制、加密、防火墙、入侵检测系统等，确保即使某一层面的防御被突破，其他层仍然可以提供保护。
全链路数据访问闭环：全链路数据访问闭环指的是在整个数据访问过程中建立一个完整的监控和控制循环。从数据被请求开始，到数据被访问、使用、传输直至数据存储或废弃的整个过程中，都进行严格的监控和管理。这种闭环确保了对数据访问的每个环节都能够追踪和控制，可以及时发现和响应任何异常行为或潜在的安全威胁。
数据强控制：数据强控制是指对数据访问和操作实施严格的权限管理和强制执行的策略。这包括使用细粒度的访问控制，确保只有授权用户才能访问敏感数据；实施数据脱敏和加密措施，保护数据不被未授权访问或泄露；以及通过审计和日志记录，确保所有数据访问和操作都有迹可循，便于事后分析和追责。