金融機構數據質量考核

⑴ 工作布置及數據質量評價

為認證不同的地抄球物理方法的有效性，增強成礦預測的可靠性，對綜合找礦潛力較好的28線至52線採用高頻大地電磁法(EH－4)進行了剖面測量工作，測區位置及測網布設見圖9－9，工作網度按(100×40)m。

圖9－9 安慶鐵銅礦南部測區EH－4測網布設圖

為了保證測量的精度及可靠性，我們用均方相對誤差進行數據質量評估。均方相對誤差採用以下公式計算:

危機礦山深部隱伏礦大比例尺定位定量預測技術研究

式中:δ是均方相對誤差， 分別是第i點的原始觀測值和檢查測值，n為檢查點數。

本次進行的EH－4測量的設計精度和實際達到的精度數據見表9－1，表明此次現場地球物理數據採集質量均達到設計規定的精度要求。考慮到測區處於礦山周邊，人為干擾嚴重，加上地質雜訊比較大，為保證原始數據的觀測精度，在現場採集數據時，多採用濾波、陷波和多次疊加技術，實時監測離差和相關系數，直到觀測數據達到滿意指標為止。

表9－1 地球物理觀測精度評價表

⑵ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

⑶ 金融機構績效考核系統存在哪些問題

我國商業銀行簡單粗放的績效考核模式弊端越來越多地暴露出來，如經營行為短期化、經營風險滯後顯現等。如何推動商業銀行穩健發展，提高其核心競爭力，構建科學合理的績效考評體系顯得日益重要。 一、我國商業銀行績效考評體系的現狀目前，我國商業銀行在法人層面上均建立了較為完善的績效考評體系，都把加強管理、規避風險和實現利潤最大化作為績效考評的目標。但在商業銀行高級管理層面上，對待績效考評的指導思想呈政績化、短期化傾向，與商業銀行法人層面上的績效考評目標不一致。究其根源，主要是中國特有的銀行管理體制，特別是法人治理結構和組織架構的不完善。商業銀行高級管理層出於任期內政績的追求和考核壓力，急於擴大存貸款規模，追求短期效益，掩蓋不良資產，以圖把成績放大，而把問題和風險縮小，導致我國商業銀行法人層面上的績效考評目標缺乏連續性。主要體現在以下幾個方面：（一）在績效考評指標設置上，考評指標較側重規模擴張與短期效益。這些指標雖包括存款規模、貸款規模、發卡量、中間業務、不良資產控制、當期利潤等，但更多的指標則是傾向於財務指標，對風險與質量指標、管理指標相對重視不夠。在單純追求規模擴張和當期經營利潤的過程中，忽略了業務盈利性和風險性的平衡。（二）在績效考評計劃制定上，缺乏對銀行實際情況和長遠發展的深入思考。對績效考評的理解，簡單地認為是對部門、分支機構、員工計劃指標完成情況的考核，如此導致盲目地自上而下制定計劃、並將計劃指標層層分解、層層加碼，嚴重脫離現實。（三）在績效考評激勵機制上，片面通過員工利益的最大化來體現績效的激勵作用。激勵手段變成單純的收入獎勵和職務升遷，沒有將個人利益和銀行長遠發展相結合。考核結果與員工績效工資獎金直接掛鉤，激勵方法手段簡單、剛性強、弊端多，員工缺乏不斷開拓創新的動力，極不利於提升商業銀行可持續的競爭力。二、建立科學合理的商業銀行績效考評體系的重要意義（一）有利於貫徹和落實科學發展觀，形成強有力的目標導向。科學發展觀內涵豐富，要將其落實到實處，轉化為各分支機構、各部門工作的指導思想和實際行動，需要有一套科學的評價標准和考評體系。科學的績效評估和考核，將科學發展觀的原則要求轉變為可以量化的目標體系，藉此強化各分支機構、各部門的績效意識，形成正確的決策導向和工作導向，為樹立和落實科學發展觀提供強有力的支撐。（二）有利於商業銀行完善公司治理結構。商業銀行治理結構是以股東價值最大化為目標，合理分配出資人、董事會和高級經營管理層之間權利與責任的制度或組織安排，科學合理的商業銀行績效考評體系能進一步完善和優化公司治理結構；合理配置和行使商業銀行的控制權，使剩餘索取權與控制權相對稱，董事會、經營管理層權責分明；建立良好的評價考評和激勵約束機制；明晰信息披露和分析機制。（三）有利於加快引入先進的考評方法，達到業務盈利性與風險性的平衡。科學合理的績效考評體系能引進先進的績效考評指標與方法，經濟資本法、平衡計分卡、經濟增加值等先進的績效考評技術方法，進一步促進商業銀行在先進的績效考評技術方法指引下，達到短期財務指標和銀行長遠發展戰略的結合、業務發展和業務創新能力的結合、業務發展與人力資源的結合，促使商業銀行達到業務盈利性與風險性的平衡。引進先進的方法和工具，將使銀行對績效的度量由原來簡單的量化和經驗判斷，逐步向以先進的量化模型進行科學測算為基礎轉變，銀行的績效管理水平將得到大大提高。（四）有利於建立健全績效考評的激勵約束機制，激發員工的主觀能動性和創造性。科學合理的績效考評體系在績效考評激勵約束機制上，將績效考評當做激勵員工長遠發展的手段和引導員工自我發展的依據，規劃員工的職業生涯，有利於商業銀行激發員工的創造力，調動員工的積極性、激發員工對工作和目標的熱情。現代商業銀行所面臨的經營環境比以往任何時候都要復雜，所面臨的金融競爭也比以往任何時候更為激烈，調動員工的工作積極性和創造性顯得尤為重要，而科學合理的績效考評體系能在員工的激勵約束上發揮極大的效力。只有建立良好的績效考評體系才能留住人才，發揮人才的聰明才智，使員工更具有歸屬感和使命感。（五）有利於加強內部控制、規避風險，推動業務健康、穩健的發展，增強商業銀行的競爭力。科學合理的績效考評體系應該涵蓋平衡計分卡中的「內部業務流程」中的內部管理與內部控制，能不斷健全銀行業務制度，完善業務流程，加強內部控制與管理，防範案件發生，堵住漏洞，規避風險，建立良好的金融執業規范和金融秩序，積極推動商業銀行業務有效、健康、可持續的發展。三、構建科學合理的商業銀行績效考評體系的基本思路（一）適應國內外經濟形勢的深刻變化，按照監管當局的監管要求，正確落實科學發展觀，是構建科學合理績效考評體系的前提條件。隨著我國金融體制的深化改革，以及國際上對銀行業監管要求的日趨嚴格，商業銀行必須順應經濟新形勢的發展，結合發展戰略目標，根據央行和銀監會監管要求，制定科學合理的績效考評體系。同時應以科學發展觀為指導，建立符合各分支機構實際的績效考評體系，在績效考核指標設計上要體現以下要求：一是體現科學發展觀的要求；二是體現銀行的發展戰略；三是體現當代績效管理理論和實踐的成果；四是體現商業銀行的實際行情、分支機構的差異、不同層次及不同地區的差別。（二）完善法人治理結構和內部組織結構，構建科學合理的績效考評體系的基礎。商業銀行應積極探索理順委託代理關系，逐步解決商業銀行內部人控制、商業銀行經營者個人利益短期化和經營者利益高於商業銀行法人利益的問題。商業銀行董事會在戰略決策上應將短期效益與長遠發展相結合，引導商業銀行穩健經營、可持續發展，同時董事會應排除外來干擾，嚴格按照《中華人民共和國公司法》的要求任命高級管理人員。高級管理人員應相對穩定，以減少其在任期內對政績的追求，急於擴大存貸款規模、追求短期效益等非理性行為。商業銀行監事會應對銀行績效考評體系進行監督檢查，對有損銀行穩健經營、可持續發展的績效考評體系要及時制止。商業銀行在內部組織架構上應朝矩陣化方向發展，實現垂直化管理，建立機構水平線考評和產品業務考評相結合的模式。（三）引進先進的績效考評技術方法和技術支持，構建科學合理的績效考評體系的信息支撐。引入先進的績效考評技術和方法，改進商業銀行績效考評體系，如360度考核法、關鍵事件法、平衡計分卡、經濟資本法等，不斷提高績效考評的全面性、科學性、有效性。加快完善信息管理系統，引人管理會計方法，建立科學的內部定價系統和內部轉移成本分析系統，清楚列明每個部門、每個小組、每個員工在考核期間業務開拓、成本耗費和收益創造等多方面的詳細情況，對利潤中心和費用中心進行量化分析，為綜合經營計劃的編制、分解和監控提供依據，為績效考評機制的有效推行提供強有力的信息支持。（四）引入資本約束下的理性發展機制，樹立管理出效益和風險補償的理念，完善績效考評激勵約束機制，構建科學合理的績效考評體系的激勵機制。商業銀行應將股東價值最大化作為績效考評的最終目標，將撥備後的利潤最大化作為績效考評的中間目標，將提供有競爭力、高質量的金融產品與服務作為績效考評的操作目標。商業銀行應在績效考評中引入資本約束下的理性發展機制，強化資本觀念，樹立資本佔用、資本制約規模擴張和資本覆蓋風險等經營理念。樹立管理出效益和風險補償的理念，績效考評指標內容和權重向經營效益、資產質量和內部管理等方面的指標傾斜，效益指標應體現風險調整後的資本收益情況。制定績效考評計劃時應注重協調與溝通，實現自上而下和自下而上的有機結合，確保指標計劃既符合全行的經營發展戰略目標，又適應分支機構的實際情況。在考評計劃制定和執行過程中，要建立全員參與制，增強員工對績效考評的認同感。在完善績效考評激勵約束機制時，應將個人利益和銀行長遠發展相結合，在給予被考評對象當期物質獎勵報酬的同時，應關注員工長遠利益和個人發展。（五）逐步構建以風險調整後的資本收益為核心效益的考核指標，實現風險控制與效益增長平衡的績效考評指標設置。風險調整後的資本收益指標包括風險調整後的資本收益率（RAROC）和經濟增加值（EVA）。RAROC通過預期損失來調整盈利，運用RORAC考核能對風險預算超出銀行承擔能力的機構和個人得到有效的遏止。經濟增加值（EVA）為稅後凈營業利潤與全部資本成本之間的差額，運用經濟增加值體現了商業銀行持續的價值創造力，不計資本成本的短期行為實施者將得到有效的行為制約。兩指標構成商業銀行核心效益考核指標，同時在資產質量、經營效率、業務創新、內部管理和人力資源等方面對分支機構進行全面考核，促進商業銀行均衡發展。（六）加強績效考評的反饋工作是構建科學績效考評體系的重要工作。商業銀行應從單一的績效考核向包括績效計劃、績效輔導、績效評估、績效回報和績效改進的全過程轉變，重視績效管理前期規劃、績效偏差的過程式控制制以及考核之後的反饋與改進。通過績效考評的反饋工作，對今後的績效考評體系不斷地改進和完善，發揮其真正的激勵機制與效力。

⑷ 金融統計數據質量控制包括

一般來說，內部分為三類質量管理人員，C，質量控制，E，質量工程，和A質量保證，如果是外專部質量數據統計，屬是A的，如果是內部質量，則是C。
統計數據\質量控制\金融
一般來說，內部分為三類質量管理人員，C，質量控制，E，質量工程，和A質量保證，如果是外部質量數據統計，是A的，如果是內部質量，則是C。

⑸ 數據質量管理的MTC-DQM 數據質量管理的方法與步驟

熟悉六西格瑪管理的人應該知道，六西格瑪強調以事實驅動管理。但事實是用數據版說話。映射到六西權格瑪管理方法，MTC-DQM推薦採用十步數據質量管理方法。
1. 定義和商定問題、時機和目標，以指導整個數據質量管理的工作。
2. 收集、匯總、分析有關形式和信息環境。設計設計捕獲和評估的方案。
3. 按照數據質量維度對數據質量進行評估。
4. 使用各種技術評估劣質數據對業務產生的影響。
5. 確定影響數據質量的真實原因，並區分這些原因的影響的數據質量的級別。
6. 最終確定行動的建議，為數據質量改善制定方案，包括數據級和組織級的。
7. 建立數據錯誤預防方案，並改正當前數據問題。
8. 通過改進組織管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的數據質量問題。
9. 對數據和管理實施監控，維護已改善的效果。
10.溝通貫穿管理始終，循環的評估組織管理流程，以確保數據質量改善的成果得到有效保持。

⑹ 數據質量評價

可依據《國土資源資料庫數據質量檢查驗收規范》中的相關內容進行建庫數據質量的檢查與評價，或參照制定地質鑽孔數據建庫質量監控方法進行數據質量評價。

⑺ 數據質量管理的數據質量管理評估維度

由於數據清洗（DataCleaning）工具通常簡單地被稱為數據質量（Data Quality）工具，因此很多人認為數據質量管理，就是修改數據中的錯誤、是對錯誤數據和垃圾數據進行清理。這個理解是片面的，其實數據清洗只是數據質量管理中的一步。數據質量管理（DQM），不僅包含了對數據質量的改善，同時還包含了對組織的改善。針對數據的改善和管理，主要包括數據分析、數據評估、數據清洗、數據監控、錯誤預警等內容；針對組織的改善和管理，主要包括確立組織數據質量改進目標、評估組織流程、制定組織流程改善計劃、制定組織監督審核機制、實施改進、評估改善效果等多個環節。
任何改善都是建立在評估的基礎上，知道問題在哪才能實施改進。通常數據質量評估和管理評估需通過以下幾個維度衡量。 完整性 Completeness：完整性用於度量哪些數據丟失了或者哪些數據不可用。
規范性 Conformity：規范性用於度量哪些數據未按統一格式存儲。
一致性 Consistency：一致性用於度量哪些數據的值在信息含義上是沖突的。
准確性 Accuracy：准確性用於度量哪些數據和信息是不正確的，或者數據是超期的。
唯一性 Uniqueness：唯一性用於度量哪些數據是重復數據或者數據的哪些屬性是重復的。
關聯性 Integration：關聯性用於度量哪些關聯的數據缺失或者未建立索引。 配置管理 Config Management：此維度用於度量數據在其生命周期內的一切資源是否得到了控制和規范，即數據的計劃、產生、變更直至消亡的過程中，與數據相關的計劃、規范、描述是否收到控制。評估指標包括：評估配置項的細化粒度、評估基線准確度和頻度以及變更流程是否合理完善等。
培訓 Training：此維度用於度量數據的生產和使用者在數據生命周期內的一切活動中是否經過了知識和技能的培訓、培訓效果是否滿足崗位需要；受訓的知識和技能是否經過審核和確認，受訓的內容是否與企業文化和價值觀一致；培訓流程是否合理完善等；
驗證和確認 Verify & Validation：此維度用於度量數據在其生命周期內是否得到驗證和確認。評估內容包括是否通過驗證流程確保工作產品（數據）滿足指定的要求、是否通過「確認」流程保證工作產品（數據）在計劃的環境中滿足使用的要求；「驗證」和「確認」的流程是否完善；
監督和監控 Monitoring：此維度用於度量產生和使用數據的流程在數據的整個生命周期內是否真正受控。脫離監控的信息、技術、計劃、流程、制度，會導致數據質量低下。監督和監控的流程是否完善。

⑻ 數據質量的評價指標有哪些

1、對於高速數據，主要看眼形圖。

2、對於普通信號，主要看失真度、延遲時間、上升時專間、下屬降時間、超調量、穩定性等。數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。

⑼ 數據質量包括什麼方面

數據質量包括數據質量控制和數據治理。

數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。

一個戰略性和系統性的方法能幫助企業正確研究企業的數據質量項目，業務部門與 IT 部門的相關人員將各自具有明確角色和責任，配備正確的技術和工具，以應對數據質量控制的挑戰。

(9)金融機構數據質量考核擴展閱讀：

控制方法：

1、探查數據內容、結構和異常

第一步是探查數據以發現和評估數據的內容、結構和異常。通過探查，可以識別數據的優勢和弱勢，幫助企業確定項目計劃。一個關鍵目標就是明確指出數據錯誤和問題，例如將會給業務流程帶來威脅的不一致和冗餘。

2、建立數據質量度量並明確目標

Informatica的數據質量解決方案為業務人員和IT人員提供了一個共同的平台建立和完善度量標准，用戶可以在數據質量記分卡中跟蹤度量標準的達標情況，並通過電子郵件發送URL來與相關人員隨時進行共享。

3、設計和實施數據質量業務規則

明確企業的數據質量規則，即，可重復使用的業務邏輯，管理如何清洗數據和解析用於支持目標應用欄位和數據。業務部門和IT部門通過使用基於角色的功能，一同設計、測試、完善和實施數據質量業務規則，以達成最好的結果。

4、將數據質量規則構建到數據集成過程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的數據質量控制，使用戶可以從擴展型企業中的任何位置跨任何數量的應用程序、在一個基於服務的架構中作為一項服務來執行業務規則。

數據質量服務由可集中管理、獨立於應用程序並可重復使用的業務規則構成，可用來執行探查、清洗、標准化、名稱與地址匹配以及監測。

5、檢查異常並完善規則

在執行數據質量流程後，大多數記錄將會被清洗和標准化，並達到企業所設定的數據質量目標。然而，無可避免，仍會存在一些沒有被清洗的劣質數據，此時則需要完善控制數據質量的業務規則。Informatica Data Quality可捕獲和突顯數據質量異常和異常值，以便更進一步的探查和分析。

5、對照目標，監測數據質量

數據質量控制不應為一次性的「邊設邊忘」活動。相對目標和在整個業務應用中持續監測和管理數據質量對於保持和改進高水平的數據質量性能而言是至關重要的。

Informatica Data Quality包括一個記分卡工具，而儀錶板和報告選項則具備更為廣泛的功能，可進行動態報告以及以更具可視化的方式呈現。

⑽ 銀行業金融機構績效考核的合規指標包括哪些指標

銀行業金融機構績效考評指標包括五大類：
合規經營類指標、（）、經營效益類指標、發展轉型類指標、社會責任類指標。

管理類指標