品质数据管理中心 数据质量管理( 四 )
常用的策略如下:
(1)需求规划阶段:梳理企业现有的数据模型，资源网络是否合理，如果有，则进行变更，然后增加激励，再根据现有模型设计整个系统的模型，整个过程始终遵循数据标准的规范要求；
(2)在数据采集阶段:重点关注数据安全与隐私、数据时效性、数据传输等问题；
③在数据存储和共享阶段:重点关注数据集成、数据一致性和数据完整性 。
四、注意事项 。
1.数据质量管理要针对其业务目标，企业数据治理不是为了数据治理，而是为了支持业务和管理目标的实现 。因此，提高数据质量的主要目的是促进业务发展；
2.企业应不时积极清理和补救数据，纠正存在的数据问题，因为有效的数据质量控制虽然能在很大程度上起到控制和预防不良数据发生的作用，但实际上，无论质量控制有多严格，100%的数据问题都无法避免，甚至有时严格的数据质量控制会导致其他更多的数据问题；
3.建立企业的组织保障体系，企业需要建立一种文化，让更多的人认识到数据质量的重要性，比如成立数据治理委员会，为数据质量定调，对数据基础设施和流程进行决策 。
动词 （verb的缩写）摘要
对于不同行业、不同规模甚至处于不同发展阶段的企业来说，按照相同的业务规则产生的数据质量是不同的，所以首先要记住数据质量本质上代表的是这些数据用户的满意度 。
其次，数据质量管理是数据治理中非常重要的一环，企业数据治理的所有工作都是围绕着提高数据质量的目标进行的 。然而，治理和管理是两个矛盾的对立面，数据质量归根结底主要受人的影响 。对于管理范畴的数据质量问题，更多的时候在于企业人对数据的理解、支持和认知之间的巨大关系，这通常可以从数据规划、数据治理的组织和责任、数据标准化的制度和流程等方面来做 。
推荐阅读
- 朝阳打歌中心|300+追梦音乐人，在这个10平米的舞台排队“打歌”
- 最强音质MP3开山之作 高品质mp3
- 形容人品质好的成语(表现人物优秀品质的成语)
- 骑手的保命符，最好的国产碳纤维头盔，品质不输国际大牌，两千元
- 24小时在线客服系统 中国铁道部客服中心
- 欧阳娜娜|明星光环要慎用，欧阳娜娜品牌溢价过高遭群嘲，名气不等于品质
- qq互联授权管理中心手机版 qq互联官网授权管理中心
- 从保护海洋的角度看疾控中心实验室污水处理设备重要性
- 绿茶怎么挑选品质好？炒青、烘青、晒青、蒸青有什么区别
- ALM 蓝奥声智慧商业中心（园区）系统（一期）方案——上篇