2．建设数据质量检核工具，完善全流程的数据质量管理制度评价数据质量高低，必然要从一致性、唯一性、完整性等几个角度对数据进行分析。由于目前银行业务高度复杂，一些重要数据通常涉及多个系统。比如对公客户的信息，通常在柜面业务系统、信贷系统、对公客户信息系统、国际业务系统等中都存在，部分数据项出现重叠，有些数据项会不一致。由于银行系统中无论是数据项还是数据量都庞杂无比，靠人工对其质量进行筛查及检核是不可能的，必须建设功能强大的数据检核工具。数据检核工具的主体内容是数据检核规则，这些规则要体现不同的数据质量要求，比如根据合规性要求，数据口径必须符合监管要求，就要将监管要求的数据口径转化为检核规则，再运用这些规则对各系统中的数据进行检核。另外，根据唯一性原则，需要对一些重要信息进行跨系统检核，判断其是否唯一。从各银行的具体情况来看，部门林立、系统众多、规模庞大、业务繁杂是当前中资银行的基本特点。在这种格局中，开展数据质量管理工作必须有完善的制度作为保证。从全行管理的角度讲，要有各部门的分工、职责等制度；从基础制度讲，要有关于数据标准、数据口径、名词解释的制度；从具体操作看，要有查询、上报、纠正、考核等制度；从系统开发与运作看，要有需求讨论、系统开发、标准落地、维护升级等制度。这些制度有些偏业务，有些偏技术，有些需要两者紧密结合。总之，只有通过建立健全这些制度，才能形成一个有利于进行数据质量管理的制度环境。