數據質量是數據管理的核心，只有高質量的數據才能為數據消費者應用，助力企業更好的使用數據來獲得洞察力、做決策和服務業務。而企業許多直接的成本，也與質量問題相關，如錯誤數據驅動的錯誤業務決策造成損失、因缺乏良好信譽而導致業務損失等等。
然而，沒有一個企業能擁有完美的業務流程、完美的技術流程或完美的數據管理實踐，所有組織都會不可避免的遇到與數據質量相關的問題。因此，需要行之有效的問題管理措施，如進行數據質量問題處理、進行數據質量問題分析、進行數據質量問題驗收等。
1數據質量改進方法論
PDCA循環是質量最常用的方法論中，又稱戴明環，是全面質量管理的思想基礎和方法依據。PDCA循環的含義是將質量管理分為四個階段，即Plan（計劃）、Do（執行）、Check（檢查）和 Act（處理）。在質量管理活動中，要求把各項工作按照作出計劃、計劃實施、檢查實施效果，然后將成功的納入標準，不成功的留待下一循環去解決。
而處理階段，就主要包括質量問題記錄、分析、處理。找出影響質量問題的主要原因。并且針對主要原因，提出解決的措施并執行。而隨著問題原因的評估和解決方案的提出，循環也將重新開始。
2數據質量問題產生的原因
數據質量問題在數據生命周期的任何節點都可能出現，原因多種多樣。有如下常見原因：
（1）缺乏系統的數據管理和治理。如領導和員工缺乏質量意識、缺乏治理手段、缺乏領導力和管理能力、沒有選擇合適的質量工具；
（2）數據輸入過程引起的問題。如數據輸入接口問題、字段重載、業務流程的變更、業務流程執行混亂等；
（3）數據處理功能引起的問題。如沒有定義正確的業務規則、變更數據結構等；
（4）系統設計引起的問題。如由于丟失的數據被分配為默認值而導致數據準確性、未執行唯一性約束、編碼不準確等。
3數據質量問題管理兩個典型場景
高質量的數據是為了滿足業務的需求，而業務的規則是數據質量規則的重要輸入，因此，需要業務人員與技術人員一起，承擔起質量問題管理的責任。
場景一：由業務人員在使用數據時發現數據質量問題
場景二：現有數據質量規則定期監控發現問題
4數據質量問題管理工具實踐
進行行之有效的數據質量問題管理和跟蹤需要做到以下幾點：
（1）標準化數據質量問題和活動。統一企業/組織內部描述數據問題的術語以及定義，以簡化問題的分類，上下游人員溝通更加通暢。
（2）提供數據問題的分配過程。數據質量問題發生后，可以由數據治理專員分配給具體責任人或專家進行診斷，并提供解決方案，可下發給具有特定專業領域知識的人員推動問題解決。
（3）管理問題分級機制。數據質量問題處理能通過分級分類，區分問題影響，需要根據問題的影響、持續時間或緊急程度制定明確的升級機制，明確不同問題在數據質量SLA中的地位。
（4）管理數據質量解決方案工作流。制定數據質量SLA規范，規定監控、控制和解決的目標，所有這些定義了操作工作流的集合。能通過事件跟蹤系統支持工作流管理，以跟蹤問題診斷和解決的進度。
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