引言：数据是当代企业的核心资源之一，对于支持业务决策、优化运营和增强竞争力至关重要。然而，仅仅拥有数据并不意味着能够充分发挥其潜在价值。只有先确保数据质量，才能保证后续数据分析和挖掘的正确的结果对管理和业务有价值，才能发挥数据的价值；从这个角度来说，数据质量是数据机制的生命线。因此保证数据质量，人人有责。
那数据质量是什么？
数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可靠性、可理解性等方面的综合表现。准确的数据能够真实反映业务情况，完整的数据能够覆盖所有相关方面，一致的数据能够确保信息的一致性，可靠的数据能够减少错误和偏差，可理解的数据能够方便用户理解和使用。
产生数据质量诱因有哪些？
数据质量的标准有哪些？来自于DAMA数据管理知识体系指南答案如下：
数据质量是如何管理的？数据质量的事前、事中和事后管理是一个系统性的过程，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性等关键属性。
事前预防控制：主要侧重于在数据产生和收集阶段就设定好质量标准和预防措施，包含的内容如下：
1.明确数据Owner：数据Owner是所辖数据端到端管理的责任人，负责数据定义、数据标准和密级，承接数据消费中的数据质量问题，并制定数据管理工作路标，持续提升数据质量。
2.发布数据标准：制定并发布业务数据标准，描述公司层面需共同遵守的“属性层”数据的含义和业务规则，作为数据质量管理的基石。
3.认证数据源：通过认证数据源，确保数据从正确的源头流入，并作为唯一数据源被调用。
4.定义数据密级：为了保证数据的安全和共享，需要对数据进行定密，不同密级的数据有不同的消费要求。
5.数据质量评估：在数据产生之前，就对其潜在的质量问题进行评估，以便提前制定应对策略。
6.元数据注册：将数据的业务元数据和技术元数据进行关联，便于后续的数据管理和使用。
事中过程控制：主要关注数据在使用过程中的质量监控和维护，包含的内容如下：
1.实时监控：通过数据可视化、数据报表等方式，实时监控数据的状态，发现异常及时处理。
2.数据校验：采用数据检测、数据比对等手段，对数据的准确性、完整性、一致性进行校验。
3.流程优化：根据数据使用情况和反馈，不断优化数据处理流程，提高数据质量。通过企业管理制度的建设，形成数据认责体系，让数据填报人员对自己反馈数据质量的负责，如数据真实性、数据规范和及时性等。数据质量人人有责通过流程落地方法： 可以在数据填报人员在总部审核之中增加一环节，即填报人员的直属领导对数据进行审核；总部人员对数据进行审批。对于虚报经营数据严肃处理并通报，对于及时反馈真实数据的情况予以激励和表扬，加强填报人员的数据质量意识，提高填报数据的数据质量，提高集团收集数据的效率，降低管理成本。
事后监督控制：侧重于数据问题出现后的补救和总结经验教训，包含的内容如下：
1.定期质量监控：对数据的整体质量进行定期评估，发现问题及时整改。
2.数据问题补救：对发现的数据问题进行清理、修复、整合等处理，确保数据的准确性和完整性。
3.经验总结：对数据处理过程中出现的问题进行总结分析，提炼经验教训，为未来的数据质量管理提供参考。
总结：数据质量的事前、事中和事后管理是一个循环往复的过程，需要不断地进行数据质量评估、监控、改进和优化。通过这三个阶段的有效管理，可以确保数据的准确性、完整性、一致性等关键属性得到保障，为企业决策提供可靠的数据支持。
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