眾所周知，"用數據說話 "是數據質量管理的基本理念。企業可以依靠數據來解決質量管理問題，知道哪些細節需要進一步改進。因此，要想做好數據質量管理工作，首先要建立數據質量管理體系，然后充分利用數據質量管理體系做好數據質量管理工作。因此，本文將重點介紹什么是數據質量管理、為什么要開展數據質量管理以及如何建立合格的數據質量管理體系。

眾所周知，"用數據說話 "是數據質量管理的基本理念。企業可以依靠數據來解決質量管理問題，知道哪些細節需要進一步改進。因此，要想做好數據質量管理工作，首先要建立數據質量管理體系，然后充分利用數據質量管理體系做好數據質量管理工作。因此，本文將重點介紹什么是數據質量管理、為什么要開展數據質量管理以及如何建立合格的數據質量管理體系。

一、什么是數據質量管理

數據質量管理（DQM）是指在數據生命周期的各個階段，包括規劃、獲取、存儲、共享、維護、應用和銷毀，對可能出現的數據質量問題進行識別、測量、監控和預警的一系列管理活動。并通過改善和提高組織的管理水平來進一步提高數據質量。

二、企業數據質量管理制度的意義
企業數據質量管理體系可以從以下五個方面保證數據質量，真實反映過程質量，從而降低質量成本，大幅度提高產品的合格率。
1. 確保數據的及時性。主要是指數據提取、傳輸、轉換、加載和呈現的及時性。時效性涉及到數據處理的各個環節。我們一般考慮兩個方面，一是接口數據是否能及時提取。第二是性能層是否能及時呈現。
2. 保證數據的完整性。完整性是指索引數據的完整性，它描述的是數據元素、元素屬性和元素關系是否存在，主要包括實體缺失、屬性缺失、記錄缺失以及主外鍵所引用內容的完整性。
3. 確保數據的一致性。一致性是指原始數據，即文件接口和傳入的數據記錄數量是否一致。
4. 4.確保數據的有效性。有效性是指對數據的維護足夠嚴格，以滿足分類指南的驗收要求。
5. 5.確保數據的及時性。時效性是指一個或多個數據項目在要求或規定的時間內可獲得的程度。

三、如何構建合格的數據質量管理體系
1. 數據收集
數據收集是指通過各種途徑獲得項目所需的信息。其目的是對收集到的數據進行分析，確定要采取的改進措施，為建立企業數據質量管理體系提供所需的數據。收集的數據類型如下。
用于分析的數據。分析數據是為了掌握和分析現場情況而收集的數據，如零件尺寸波動的幅度、機器事故的頻率和嚴重程度等。
檢查數據。這是為了檢查收到和交付的物品是否符合標準而收集的數據。在全面檢查的情況下，將每個項目的測量數據與標準進行比較，以確定質量是否合格。在批量檢驗的情況下，通過測量樣品得到的結果來確定該批次是否合格。
用于管理的數據。收集管理數據，掌握過程生產的波動范圍。這些數據用于判斷過程生產是穩定的還是不正常的。該數據還用于進一步分析異常的原因，并制定措施防止其再次發生。
2. 實時數據分析
數據分析是組織有目的的收集和分析數據的過程，用于計算機化。其目的是將收集到的數據通過加工、組織和分析轉化為信息，從而將隱藏在大量看似混亂的數據中的信息集中、提取和提煉出來，從而找出研究對象的內在規律。一方面是發現問題，找到問題的根源，最終通過切實可行的辦法解決問題；另一方面是在分析以往數據的基礎上，總結出發展趨勢，為質量管理決策提供支持。