目前，企業都致力于大數據的建設，目標是為了融合組織數據，增加組織的洞察力和競爭力，實現業務創新和產業升級。企業數字化轉型的核心要素就是數據，而數據能發揮價值的大小依賴于其數據的質量高低。

    目前，企業都致力于大數據的建設，目標是為了融合組織數據，增加組織的洞察力和競爭力，實現業務創新和產業升級。企業數字化轉型的核心要素就是數據，而數據能發揮價值的大小依賴于其數據的質量高低。
一、數據質量管理
先了解什么是數據質量，數據質量是指在業務環境下，數據需要滿足業務場景具體的需求以及符合數據消費者的使用目的。包含兩部分：數據的過程質量和數據自身質量。數據的過程質量指數據的獲取、傳輸、應用和刪除等數據生命周期的各個階段，符合標準規范，比如數據存儲：數據是否被安全的存儲到了合適的介質上，能夠保證數據安全；數據自身質量即數據必須真實準確地反映實際發生的業務，數據存在各種約束條件，這種約束條件不能自相矛盾，避免業務產生的數據被遺漏等等。

了解了數據質量后，再說說什么是數據質量管理。數據質量管理是一個集方法論、管理、技術和業務為一體的解決方案，是一個不斷循環的管理過程。一方面反映出數據質量的重要性以及數據質量工作的零散性和瑣碎性；另一方面也反映出數據治理是一個相對漫長的過程。簡而言之，數據質量管理是對數據在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確保數據質量的提升。

二、數據質量評估
可以從以下五個維度來進行數據質量評估：

有效性：用于度量數據是否滿足用戶定義條件、內容規范約束等。
完整性：用于度量哪些數據不可用或者哪些數據丟失了。
準確性：用于度量哪些數據是超期的，或者哪些數據和信息是不正確的。
一致性：用于度量哪些數據的值或屬性在信息含義上是沖突的。

及時性：用于度量從業務發生到相關數據能夠被使用的及時程度。

三、如何做好數據質量管理

企業要想做好數據質量管理，需要嚴格的規劃和約束數據生命周期每個階段的數據，可以將其分為事前預防、事中監控、事后改善三個階段。
事前規劃明確的數據質量目標，制定數據質量相關的政策和制度；
事中監控原始數據質量，“好數據”入庫，“壞數據”則反饋給源頭修復；
事后修復數據質量問題，即通過自動化、工單、手工等手段將質量問題修復掉，從而為業務創新提供可靠的數據支撐。

要想真正解決數據質量問題，需要明確業務需求，從需求開始控制數據質量，并建立數據質量管理機制。

億信華辰睿治數據治理平臺的數據質量管理模塊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。根據全面質量管理PDCA循環管理方法，充分結合國內數據質量管理工作的特點，運用元數據管理、數據挖掘、數據分析、工作流、評分卡、可視化等技術最終幫助企業和政府建立數據質量管理體系，全面提升數據的完整性、規范性、及時性、一致性、邏輯性等，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。