数据对于企业来说是非常重要资产，企业在经营的过程中也会积累不少各类数据，这类数据后期也可通过归纳、提炼从而进行深度挖掘分析，给企业提供更好的决策信息。不过虽然数据可以帮助企业进行提升，但是数据的质量好坏也是非常重要的，因此一个企业如果想合理的利用自己的数据，就需要先治理好自己的数据，确保自己数据的准确性以及有效性等等。企业如果想更好的管理自己的数据，保证自己可以提炼出有质量的数据，那么一定要规范化、统一化自己的数据，不要让自己的数据处于杂乱无章的状态，因此这时候最好的方式进行搭建一个
数据治理平台，来对自己的数据进行统一化管理。
一、什么是数据质量管理数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统，更不单纯是一套管理流程，数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。通过有效的
数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。在数据治理过程中，一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展。数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
二、数据质量管理的方法论1、数据质量管理方针
为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。
2、组织环境
我们在数据治理框架、主数据管理、
数据标准管理等章节，都提到了组织机构的设置，这里再次强调一个强有力的数据管理组织的建设是数据治理项目成功的最根本的保证。其作业是两个层面：一是在制度层面，制定企业数据治理的相关制度和流程，并在企业内推广，融入企业文化。二是在执行层面，为各项业务应用提供高可靠的数据。
3、数据全周期管理
数据的生命周期从数据规划开始，中间是一个包括设计、创建、处理、部署、应用、监控、存档、销毁这几个阶段并不断循环的过程。企业的数据质量管理应贯穿数据生命周期的全过程，覆盖数据标准的规划设计、数据的建模、数据质量的监控、数据问题诊断、
数据清洗、优化完善等方面。
4、数据质量问题分析
关于质量问题的分析，笔者推荐采用经典的六西格玛（缩写：6σ 或 6Sigma），六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，以客户为导向，以业界最佳为目标，以数据为基础，以事实为依据，以流程绩效和财务评价为结果，持续改进企业经营管理的思想方法、实践活动和文化理念。六西格玛重点强调质量的持续改进，对于数据质量问题的分析和管理，该方法依然适用。
三、如何搭建数据质量管理平台
亿信华辰目前推出的睿治智能
数据治理平台就能有效的对企业的数据进行管理，并且睿治平台目前已经和人工智能相结合，为企业提供了数据标准管理、实时计算存储、
元数据管理、数据交换管理、数据质量管理、数据集成管理、
主数据管理、数据生命周期管理、
数据资产管理、数据安全管理等十大产品模块，可以满足各类企业对于数据管理的需求。
亿信数据质量管理平台以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。
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