每個行業的高管和高級領導人都知道數據的重要性。它可以帶來數字化轉型，推動組織超越其競爭對手。但是，要想讓數據為這些舉措提供動力，它必須是現成的，高質量的，并且與業務相關。事前預防即防患于未然，是數據質量管理的上上之策。數據質量管理的事前預防可以從組織人員、標準規范、制度流程三個方面入手。
1、加強組織建設
企業需要建立一種文化，以讓更多的人認識到數據質量的重要性，這離不開組織機制的保障。建立數據質量管理的組織體系，明確角色職責并為每個角色配置適當技能的人員，以及加強對相關人員的培訓和培養，這是保證數據質量的有效方式。
（1）組織角色設置
企業在實施數據質量管理時，應考慮在數據治理整體的組織框架下設置相關的數據質量管理角色，并確定他們在數據質量管理中的職責分工。常見的組織角色及其職責如下。
數據治理委員會：為數據質量定下基調，制定有關數據基礎架構和流程的決策。數據治理委員會定期開會以新的數據質量目標，推動測量并分析各個業務部門內數據質量的狀態。
數據分析師：負責數據問題的根因分析，以便為數據質量解決方案的制定提供決策依據。
數據管理員：負責將數據作為公司資產進行管理，保障數據質量，例如定期數據清理、刪除重復數據或解決其他數據問題。
（2）加強人員培訓
數據不準確的主要原因是人為因素，加強對相關人員的培訓，提升人員的數據質量意識，能夠有效減少數據質量問題的發生。
數據質量管理培訓是一個雙贏的過程。對于員工來說，通過培訓，自己不僅能夠認識到數據質量對業務和管理的重要性，還能學習到數據管理理論、技術、工具等知識和技能，確保上游業務人員知道他們的數據對下游業務和應用程序的影響，讓自己在工作中盡可能不犯錯、少犯錯，提高自己的業務處理效率和質量。對于企業來說，通過培訓，可以使數據標準得到宣貫，提升員工的數據思維和對數據的認識水平，建立起企業的數據文化，以支撐企業數據治理的長治久安。
此外，企業應鼓勵員工參加專業資格認證的培訓，這樣能夠讓相關人員更加系統性地學習數據治理知識體系，提升數據管理的專業能力。
2、落實數據標準
數據標準的有效執行和落地是數據質量管理的必要條件。數據標準包括數據模型標準、主數據和參考數據標準、指標數據標準等。
（1）數據模型標準
數據模型標準數對數據模型中的業務定義、業務規則、數據關系、數據質量規則等進行統一定義，以及通過元數據管理工具對這些標準和規則進行統一管理。在數據質量管理過程中，可以將這些標準映射到業務流程中，并將數據標準作為數據質量評估的依據，實現數據質量的稽查核驗，使得數據的質量校驗有據可依，有法可循。
（2）主數據和參考數據標準
主數據和參考數據標準包含主數據和參考數據的分類標準、編碼標準、模型標準，它們是主數據和參考數據在各部門、各業務系統之間進行共享的保障。如果主數據和參考數據標準無法有效執行，就會嚴重影響主數據的質量，帶來主數據的不一致、不完整、不唯一等問題，進而影響業務協同和決策支持。
（3）指標數據標準
指標數據是在業務數據基礎上按照一定業務規則加工匯總的數據，指標數據標準主要涵蓋業務屬性、技術屬性、管理屬性三個方面。指標數據標準統一了分析指標的統計口徑、統計維度、計算方法的基礎，不僅是各業務部門共識的基礎，也是數據倉庫、BI項目的主要建設內容，為數據倉庫的數據質量稽查提供依據。
3、制度流程保障
（1）數據質量管理流程
數據質量管理是一個閉環管理流程，包括業務需求定義、數據質量測量、根本原因分析、實施改進方案、控制數據質量。
（2）數據質量管理制度
數據質量管理制度設置考核KPI，通過專項考核計分的方式對企業各業務域、各部門的數據質量管理情況進行評估。以數據質量的評估結果為依據，將問題數據歸結到相應的分類，并按所在分類的權值進行量化。總結發生數據質量問題的規律，利用數據質量管理工具定期對數據質量進行監控和測量，及時發現存在的數據質量問題，并督促落實改正。
