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《EAST数据治理工作方案：构建高质量数据生态》
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随着金融行业的快速发展和数字化转型的加速，EAST（Examination and Analysis System for Transparency，银行业监管统计数据报送系统）数据在金融监管、风险评估、决策支持等方面发挥着日益重要的作用，目前在EAST数据治理方面面临着数据质量参差不齐、数据标准不统一、数据安全存在隐患等诸多问题，为了提升EAST数据的准确性、完整性、一致性和安全性，特制定本数据治理工作方案。
目标
1、短期目标（1 - 3个月）
- 建立EAST数据质量的监控体系，能够及时发现数据质量问题，如数据缺失、数据错误等，确保数据报送的准确性达到90%以上。
- 梳理现有的EAST数据标准，识别与监管要求不一致的部分，并完成初步的标准调整规划。
2、中期目标（3 - 6个月）
- 实现数据质量问题的有效整改，将数据准确性提升至95%以上，同时提高数据的完整性和一致性，确保各项数据指标完整率达到98%。
- 按照调整后的标准，对EAST数据进行全面的清洗和转换，使数据符合统一的标准规范。
3、长期目标（6 - 12个月）
- 构建一个稳定、高效、安全的EAST数据治理框架，实现数据治理的常态化和自动化，确保数据质量持续稳定在高标准水平。
- 利用高质量的EAST数据，为金融机构的风险管理、业务决策等提供有力的数据支持。
治理框架
1、数据标准管理
- 成立数据标准管理团队，负责收集、整理和解读监管部门对于EAST数据的标准要求。
- 对内部的业务系统进行全面梳理，找出与EAST数据标准存在差异的字段和数据格式，对于贷款业务中的利率字段，按照监管要求统一为年利率，并且明确小数位数的规范。
- 制定数据标准的维护流程，确保随着监管政策的更新，数据标准能够及时调整。
2、数据质量管理
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- 建立数据质量评估指标体系，涵盖准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度，准确性可以通过数据与原始业务凭证的比对来衡量；完整性可以检查必填字段是否存在空值等。
- 定期开展数据质量检查工作，采用自动化检查工具和人工抽检相结合的方式，对于发现的质量问题，进行详细的记录和分类，如数据录入错误、系统接口传输错误等。
- 根据质量问题的分类，制定针对性的整改措施，对于数据录入错误，加强对录入人员的培训和管理；对于系统接口传输错误，协调技术部门进行接口的优化。
3、数据安全管理
- 明确EAST数据的安全等级，根据数据的敏感性和重要性进行分类，涉及客户隐私的信息如身份证号码等为高敏感数据。
- 建立数据访问控制机制，严格限制对EAST数据的访问权限，只有经过授权的人员才能在规定的权限范围内访问和使用数据。
- 采用加密技术对数据进行存储和传输，防止数据在过程中被窃取或篡改。
实施步骤
1、第一阶段（第1个月）：现状评估
- 对现有的EAST数据治理情况进行全面的调查，包括数据来源、数据流程、数据质量现状、数据安全措施等。
- 与监管要求进行详细的对比分析，找出存在的差距和问题。
2、第二阶段（第2 - 3个月）：框架搭建与标准梳理
- 构建数据治理框架，明确各个治理模块的职责和工作流程。
- 按照监管要求，完成EAST数据标准的梳理工作，制定出详细的标准调整计划。
3、第三阶段（第3 - 5个月）：质量提升与安全加固
- 根据数据质量评估指标体系，对EAST数据进行全面的质量检查和整改。
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- 按照数据安全管理的要求，建立数据访问控制体系并实施数据加密。
4、第四阶段（第5 - 12个月）：优化与持续改进
- 对数据治理工作进行总结和评估，根据实际情况对治理框架、标准、流程等进行优化。
- 建立数据治理的长效机制，持续监控和提升EAST数据质量。
保障措施
1、组织保障
- 成立EAST数据治理工作领导小组，由高层管理人员担任组长，负责整体工作的决策和协调。
- 设立数据治理专项工作小组，成员包括业务部门、技术部门、风险管理部门等相关人员，具体负责数据治理工作的实施。
2、制度保障
- 制定数据治理相关的管理制度，如数据标准管理制度、数据质量考核制度、数据安全管理制度等。
- 将数据治理工作纳入绩效考核体系，对在数据治理工作中表现优秀的部门和个人进行奖励，对存在问题的进行处罚。
3、技术保障
- 引入先进的数据治理工具，如数据质量监控工具、数据清洗工具、数据加密工具等，提高数据治理的效率和效果。
- 建立数据治理技术平台，整合数据治理的各个环节，实现数据治理工作的自动化和信息化。
EAST数据治理是一项系统性、长期性的工作，通过本工作方案的实施，能够有效提升EAST数据的质量和安全性，使金融机构更好地满足监管要求，同时也为自身的业务发展和风险管理提供可靠的数据支撑，在实施过程中，需要不断地根据实际情况进行调整和优化，确保数据治理工作达到预期的目标。
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