针对银行数据治理，第一步是了解数据的现状，才能针对性地制定数据治理方案并基于自身的数据事实指导落地。华矩科技技术总监王洪辉先生为我们带来《如何进行银行数据质量诊断（案例分享）》主题演讲，为我们分享需要数据诊断的原因，数据诊断需要的步骤，银行数据质量诊断案例。
王老师分享了华矩数据质量诊断方法，主要是通过自动化的方式了解数据结构、数据内容、数据关系的一种手段，包括数据内容、背景、结构及路径分析；数据成分、业务规则合规分析、数据间关系及相关资源匹配；识别数据转化机制、建立数据规则、校验数据间依赖性等。其技术价值主要体现在通过数据诊断实现数据基础诊断，初步判断数据可用性；通过数据诊断结合业务经验值建立业务规则库，分析识别数据合规性；通过数据诊断洞察异常发现创新线索，驱动业务变革；形成以数据诊断结果为起点的企业咨询服务的创新模式，而不是起步于经验先入为主、因果认定的逻辑判断。
会上，王老师分享了某银行数据质量诊断案例，介绍了案例中主要通过数据质量诊断的方法及思路。同时也介绍了华矩数据质量诊断特点：
快速并低成本的方式了解数据质量情况
不用编写业务规则就能快速发现数据问题，并且数据量很大的情况下也能自动进行分析
自动识别数据的不同值,数据类型,和数据模式
自动分析数据并且揭示数据的关系, 如联接,主键,和依赖关系
业务人员能和技术人员可以一起协作分析数据，不需要等待技术人员编写脚本后才能分析数据，节省时间，提高效率
能够直接定位到具体的详细记录
能够发现隐藏的数据问题
为数据标准提供依据，并作为有效补充
能够发现采用传统方式很难发现的业务问题
