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我們需要的是一種實用的方法針對不同的數據質量，創建一套有組織的計劃，進而解決需要確保和維持全部數據的高質量水平的挑戰。除了學習商業贊助商和數據質量投資開發商的商業案例(而且這些案例他們都擁有其知識產權)之外，如下，我們將為您列出五大關鍵任務和程序，以幫助您的企業有效的進行數據質量管理，進而加強改進工作。

文檔數據的質量要求和質量測量的規則定義。在大多數情況下，數據的質量水平是與企業業務用戶使用數據信息的目的相關的。開始收集數據時的要求包括：業務用戶要對于商業目標有充分的理解，同時要征求他們對于數據可用性的期望。這些信息，結合有關數據質量對業務影響問題的共同的經歷，可以轉化為測量數據質量的關鍵維度規則。例如在不同的系統中，數據值格式的一致性，數據的完整性和新鮮度，及其與定義源記錄的一致性。作為這一進程的一部分，需要建立一個中央系統記錄相關的要求和規則，以支持數據驗證機制的發展。

評估新數據以創建一個質量基線。可重復過程的統計數據質量評估通過檢查新創建的數據在數據源系統中潛在的異常，有助于增強質量測量規則。統計和數據分析工具，可以掃描跨數據集的值、列和關系，使用頻率和關聯分析評估數據值、格式和完整性，并找出可能顯示錯誤的異常值。此外，分析工具可以向數據質量管理人員反饋有關的信息，如數據類型、關系型數據庫的結構和數據庫中的主鍵和外鍵之間的關系。調查結果可以與企業的業務用戶共享，以幫助制定驗證下游數據質量的規則。

實現語義元數據管理流程。隨著數據源的數量和種類的增加，企業需要相應的限制不同部門的最終用戶由于曲解常見商業術語的含義和數據概念所帶來的風險。集中管理與業務有關的元數據，并積極協調業務用戶和數據管理從業人員建立企業標準，以減少在哪些由于解釋不一致所導致的合作數據的使用問題。

在持續的基礎上檢查數據的有效性。按照您企業所制定的數據質量規則，針對驗證數據記錄開發自動服務。戰略的實施使規則和驗證機制能夠跨應用程序共享，并在企業的不同位置部署信息流的連續數據的質量檢查和測量。其結果可以被送入各種報告方案——例如，直接通知和警報發送給數據管理員以解決急性異常和高優先級數據缺陷;而有聚集指標的數據質量儀表板和記分卡發給更廣泛的受眾。

始終保持對數據質量問題的高度重視。開發一個平臺進行數據質量事故的記錄、追蹤和管理。單純測量您的數據質量規則不會帶來您企業數據管理狀況的改善，除非您的企業還有標準的評估流程并消除數據錯誤的根源。事件管理系統可以實現流程自動化，如發出報告和提醒有關各方優先處理數據質量問題，進行數據質量改進任務分配和跟蹤整治進度和處理力度。

得當的處理上述這五大任務能夠幫助您的權益形成積極的數據質量保證和管理架構。建立起相應的控制，規則和流程，可以使您的企業在相關數據缺陷對企業骨干業務的造成負面影響之前，迅速識別并處理。最后，明確數據錯誤和不一致之處，并確保其根源是對其進行處理，以便能夠更廣泛和更有效地利用數據，進而為您企業的業務增加利益。

（來源：IDC產業聯盟網）