数据质量管理需遵循哪些原则？一文讲清

数据质量管理需遵循哪些原则?



什么是质量管理?
质量管理(QM)是一项系统过程，其目标是实现质量改进，目的是改善业务效果和流程的完整性，以满足客户的期望。质量管理的过程是按照一定的规则和标准来实现的，质量管理的原则是贯穿整个质量管理过程的准则，基本的质量管理原则是客观的，这些总原则反映了质量管理的基本概念。

数据质量管理的原则
数据质量管理是一项重要的信息系统管理技术，它可以帮助组织准确、快速和有效地解决信息管理和分析问题。要完成这项工作，需要遵循几条基本原则。

第一，设定明确的目标。在数据质量管理过程中，管理者必须明确质量管理的目标，要弄清楚组织想要达到的结果，准备组织所需要的数据，以及希望从数据质量管理获得的间接结果。

第二，建立统一的质量体系。数据质量管理所涉及的方面是非常多，比如完整性、准确度、一致性、唯一性、时效性等。因此，管理者需要建立一个完善的质量体系，为数据管理提供衡量指标和指导方针，保证数据的准确性和可靠性。

第三，建立数据过程的可追溯性。在实施数据质量管理的过程中，管理者应该制定能够溯源的数据过程，让参与者能够明确追溯数据的来源和处理过程，从而控制数据的准确性和完整性。

第四，定期进行质量检查。数据质量检查是一项重要的组成部分，是以降低数据质量错误和确保数据可靠性为目标而展开的检查工作。管理者需要定期监控数据质量，及时发现并改进数据采集、录入环节及业务流程中出现的问题。

第五，激励和反馈机制。为了保证数据质量管理过程的有效实施，管理需要完善激励和反馈机制，保证参与者能够得到及时有效的反馈，为参与者提供足够的 motivation，以便能够有效地实现目标。

通过上述介绍，可以发现数据质量管理应遵循以统一质量体系、建立可追溯性、定期检查和激励反馈机制为主要原则。实施数据质量管理需要管理人员明确数据管理的目标，精心定制质量体系，确保数据的可追溯性，定期监控数据质量，制定适当的激励机制，使其管理员能够通过数据管理把握整个组织的运行状况，并按照可操作性和有效性的原则，施行实际的现场调整，使数据质量得到相应改善。

数据质量管理原则是保证数据质量的重要途径，它能有效提高数据质量。针对数据质量管理原则，以下着重讨论和分析相关的原则。

第一、以结果为导向，客观反映智能决策的要求。任何的数据质量管理都必须以满足知识发现和智能决策的目标为根据，从而使组织的相关活动能够按照合理的方式来实施，从而达到预期的预期成果。数据质量管理的目标是提出一套可执行的开发框架，以及恰当的策略，在最短的时间内以最佳的状态来实现相应的任务目标，达到最佳状态。获取知识发现和使用过程中达成的目标，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信度和可重现性。

第二、重视数据质量管理过程，将其作为组织活动的重要组成部分。数据质量管理工作不仅仅是在组织的过程中进行的一项简单的管理过程，它还必须作为组织本身的一部分。在实施数据质量管理过程时，必须以开发和改善过程为目标，确保组织活动中的流程和控制环节，及早发现与解决负面影响发生前期及时生效。在质量管理工作中，必须积极推进完善和改善，使质量相关的流程，控制和管理工作正常进行，成为组织中的一个主要组成部分。

第三、认知数据质量的内涵，发挥流程的有效性。质量管理的主要任务是保证数据的优质性和可靠性，并确保其在知识发现和决策支持环节中工作有效、准确、实时。从实质上讲，数据质量管理需要实现数据预处理、清除数据混乱、缩减数据规模、使数据逻辑混乱、评估数据准确性、校正数据体系等，通过这一流程有效的管理和控制数据，从而实现数据质量的优化。

第四、在数据质量管理过程中，形成可持续维护的环境。数据质量管理任务中包含着相当复杂的人力资源配置和协调，必须将数据质量管理融入到企业活动之中，并维护及时有效的数据质量管理过程。这需要组织统筹安排资源，加强数据管理团队的数据质量管理职责，并在此基础上开展相关的数据质量技能培训，形成可持续的数据质量管理运营体系。

第五、追求积极的技术进步，实现质量从数据开始到保证结束的延续性。任何数据质量管理都必须以实际技术为基础进行，以保持数据质量管理的健康状态。因此，必须持续关注技术发展的动态，在深入了解技术变化的基础上，不断开发新技术，以满足企业的技术需求，积极的技术进步可以大大提高企业的技术水平，从而