1号工程丨对于数据 我们是认真的！
发布时间：2021-06-18
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随着中检信息平台2.1的建设完成，进一步落实了集团信息化建设“四个所有”的总体目标，数据的重要性、数据的价值日益凸显。
截至5月，通过持续的数据治理，各系统问题数据由原来的35%降至6%，94%的数据质量符合标准，相关数据准确可用，为各类应用提供准确的数据支撑。
依据标准规范“清洁”数据
工欲善其事，必先利其器！中检信息平台2.1在集团领导和全球公司员工的大力支持下，构建数据治理体系和管理流程，明确数据治理责任，建立统一的数据质量标准规范，定义各项数据值域标准。依据标准规范开展数据“清洁”工作，确保数据从采集、加工、共享，到储存、应用，整个过程的完整性、准确性、一致性。
所谓“打铁必须自身硬”，信息化团队从实际工作情况出发，建立数据治理组织，业务组、数据组、专项组三位一体，以月度为周期，业务组开展本单位、本系统内的数据质量核查工作，专项组督促其按期完成相关工作，并复核业务组数据质量情况，最后由数据组进行数据核查，每月发布数据质量报告，形成数据质量协作闭环管理机制，持续提升数据质量及服务。
及时处理不规范数据
简单来说，数据治理就像是打扫系统中的“垃圾”，依据统一的标准，一方面筛选数据，将冗余、错误、乱码等不符合相关标准的数据“清扫干净”，保持系统内数据的“干净整洁”；另一方面要随时保持警惕，及时识别处理不规范的数据，提高数据质量。但数据治理远不止“打扫”，这么简单。
数据治理需要制定战略和制度，建立相应的组织，各业务部门和信息化团队紧密协同配合。除此之外，数据治理还要建立标准、梳理流程、清洗数据，需要对每个数据域、数据实体、数据条目、数据项进行梳理和标准化，有时甚至需要人工逐条、逐字段的定义数据标准，核实数据质量。
数据治理服务是一个“边打扫干净屋子边请客”持续运营的过程，贯穿于数据全生命周期。
以数据赋能集团业务
数据治理本身并非是结果，而是一种方法，集团信息化团队通过数据治理，为科学决策、完善业务流程、优化用户数据交互提供支持，为集团各项业务开展提供强有力的支撑。
当前，中检信息平台2.1建立数据治理模型，应用工具周期性开展数据值域检查，发现问题、跟踪处理、回归验证，驱动业务规则和系统功能完善，规范用户应用操作，不断提高各系统数据的一致性。2.1不断完善数据功能框架，用资产化视角管理数据，将数据标准、元数据等统一起来，加强数据可视化标准化管理，有效集成系统数据信息，为集团业务拓展和科学决策提供支撑。
下一步，信息化团队将持续建立健全数据治理体系，完善数据标准，确保数据的一致性、完整性及准确性；通过质量核查工具持续开展有效的数据核查，驱动业务规则不断完善，系统各项功能不断优化，规范用户各项操作；持续提升、优化数据质量，支撑业务作业效率提升，助力集团科学决策、合理投资；“管”、“用”结合开展数据治理，助力企业数字化转型。
随着数字化转型工作的不断推进，数据正在成为决定企业成功的核心资产，集团上下一心，持之以恒，不懈努力，强化数据认识，培养数据应用习惯，推进数据资源整合和共享，全面提升集团信息化水平。
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