數據對于企業來說是非常重要資產，企業在經營的過程中也會積累不少各類數據，這類數據后期也可通過歸納、提煉從而進行深度挖掘分析，給企業提供更好的決策信息。不過雖然數據可以幫助企業進行提升，但是數據的質量好壞也是非常重要的，因此一個企業如果想合理的利用自己的數據，就需要先治理好自己的數據，確保自己數據的準確性以及有效性等等。企業如果想更好的管理自己的數據，保證自己可以提煉出有質量的數據，那么一定要規范化、統一化自己的數據，不要讓自己的數據處于雜亂無章的狀態，因此這時候最好的方式進行搭建一個
數據治理平臺，來對自己的數據進行統一化管理。
一、什么是數據質量管理數據質量管理（Data Quality Management），是指對數據從計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡生命周期的每個階段里可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等一系列管理活動，并通過改善和提高組織的管理水平使得數據質量獲得進一步提高。數據質量管理不單純是一個概念，也不單純是一項技術、也不單純是一個系統，更不單純是一套管理流程，數據質量管理是一個集方法論、技術、業務和管理為一體的解決方案。通過有效的
數據質量控制手段，進行數據的管理和控制，消除數據質量問題進而提升企業數據變現的能力。在數據治理過程中，一切業務、技術和管理活動都圍繞這個目標和開展。數據質量管理是循環管理過程，其終極目標是通過可靠的數據提升數據在使用中的價值，并最終為企業贏得經濟效益。
二、數據質量管理的方法論1、數據質量管理方針
為了改進和提高數據質量，必須從產生數據的源頭開始抓起，從管理入手，對數據運行的全過程進行監控，強化全面數據質量管理的思想觀念，把這一觀念滲透到數據生命周期的全過程。
2、組織環境
我們在數據治理框架、主數據管理、
數據標準管理等章節，都提到了組織機構的設置，這里再次強調一個強有力的數據管理組織的建設是數據治理項目成功的最根本的保證。其作業是兩個層面：一是在制度層面，制定企業數據治理的相關制度和流程，并在企業內推廣，融入企業文化。二是在執行層面，為各項業務應用提供高可靠的數據。
3、數據全周期管理
數據的生命周期從數據規劃開始，中間是一個包括設計、創建、處理、部署、應用、監控、存檔、銷毀這幾個階段并不斷循環的過程。企業的數據質量管理應貫穿數據生命周期的全過程，覆蓋數據標準的規劃設計、數據的建模、數據質量的監控、數據問題診斷、
數據清洗、優化完善等方面。
4、數據質量問題分析
關于質量問題的分析，筆者推薦采用經典的六西格瑪（縮寫：6σ 或 6Sigma），六西格瑪是一種改善企業質量流程管理的技術，以“零缺陷”的完美商業追求，以客戶為導向，以業界最佳為目標，以數據為基礎，以事實為依據，以流程績效和財務評價為結果，持續改進企業經營管理的思想方法、實踐活動和文化理念。六西格瑪重點強調質量的持續改進，對于數據質量問題的分析和管理，該方法依然適用。
三、如何搭建數據質量管理平臺
億信華辰目前推出的睿治智能
數據治理平臺就能有效的對企業的數據進行管理，并且睿治平臺目前已經和人工智能相結合，為企業提供了數據標準管理、實時計算存儲、
元數據管理、數據交換管理、數據質量管理、
數據集成管理、
主數據管理、數據生命周期管理、
數據資產管理、數據安全管理等十大產品模塊，可以滿足各類企業對于數據管理的需求。
億信數據質量管理平臺以數據標準為數據檢核依據，以元數據為數據檢核對象，通過向導化、可視化等簡易操作手段，將質量評估、質量檢核、質量整改與質量報告等工作環節進行流程整合，形成完整的數據質量管理閉環。
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