为什么要保证数据质量

        有效的数据管理涉及一系列复杂的、相互关联的过程，它使组织能够利用他们的数据来实现战略目标。数据管理能力包含各个方面，但最重要的要实现数据价值，而实现数据价值的前提是数据本身是可靠和可信的，换句话说，数据应是高质量的。

业务驱动因素

        建立正式数据质量管理的业务驱动因素包括：

1. 提高组织数据价值和数据利用的机会；
2. 降低低质量数据导致的风险和成本；
3. 提高组织效率和生产力；
4. 保护和提高组织的声誉。

目标和原则

        数据质量应专注于以下目标：

1. 根据数据消费者的需求，开发一种受管理的方法，使数据适合要求；
2. 定义数据质量控制的标准和规范，并作为整个数据生命周期的一部分；
3. 定义和实施测量、监控和报告数据质量水平的过程。

        数据质量管理应遵循以下原则：

1. 重要性；
2. 全生命周期管理；
3. 预防；
4. 根因修正；
5. 治理；
6. 标准驱动；
7. 客观测量和透明度；
8. 嵌入业务流程；
9. 系统强制执行；
10. 与服务水平关联。

基本概念

        数据质量

                数据质量取决于使用数据的场景和数据消费者的需求。

        关键数据

                数据质量管理的一个原则是将改进的重点集中在对组织和及其客户最重要的数据上，这样做可以明确项目范围，并使其能够对业务需求产生直接的，可测量的影响。