全球银行业及监管机构在经历了2008年的金融危机后,已经充分意识到数据质量对于银行管理的重要性。一旦数据质量管理不善,就无法有效地支持银行经营业务、管理风险,更甚者,会危害金融体系的稳定性。银行的数据质量不合格或达不到标准,直接反映了银行的数据管理水平。数据质量的定义也不是绝对的,而是贯穿于数据处理的整个生命周期,因为数据质量的定义是动态的,而数据的价值也不是一成不变的。在银行中,数据质量是评估或测量数据的一种方法,也可用于评估数据对于业务运营、管理和决策的满足程度。商业银行数据的质量管理指的是利用识别、测量、分类和预警等业务管理活动对商业银行数据在整个生命周期内的不同阶段上可能产生的不同数据质量相关的问题实施监管的活动。本文旨在研究H银行的数据质量优化策略,作者首先通过文献研究法,并根据相关理论,指出了可能影响H银行数据质量的各种因素。之后,作者对H银行的核心部门领导及员工开展了电话访谈和问卷调查,以进一步深入了解H银行数据质量的现状、存在的问题以及问题成因。调研结果表明,数据组织架构、数据标准、数据质量管理机制和技术支撑体系是影响H银行数据质量的四个主要原因。然后,在本文中引入了多元线性回归模型,将数据质量作为多元回归模型中的因变量,以数据组织架构、数据标准、数据质量管理机制和技术支撑体系作为回归模型中的四个自变量,并通过构建回归方程,以理论与实验的视角检验了数据组织架构、数据标准、数据质量管理机制和技术支撑体系均正向影响H银行的数据质量,且数据质量管理机制为影响最大的因素。在此基础上,本文提出了H银行数据质量的优化策略,即:明确数据管理归口,确保数据认责;梳理数据资产,统一管理数据标准;健全数据质量管理机制,三道防线合力,完善数据质量评估框架四个方面。最后,文章给出了数据质量优化方案的实施计划和保障,包括战略保障、组织架构保障、文化保障、制度保障、人才团队保障和财务保障。最后,本文作者对研究结论进行了概括和总结,阐述了本研究的不足与展望。