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通过系统化方法确保数据集合的准确性、一致性、完整性和及时性的管理过程
数据质量管理涉及数据清洗、验证、监控和改进等环节。
数据质量管理包括识别错误数据、验证数据准确性、实时监控数据状态以及持续优化数据流程。
在大数据项目中，数据质量管理是确保分析结果有效性的关键。
大数据分析依赖高质量数据，因此数据质量管理成为项目成功的基础。
常缩写为DQM，强调数据在采集、存储、处理和分析各阶段的质量控制
企业或组织为保障数据资产价值而实施的系统性措施
公司的数据质量管理项目包括制定数据治理政策和建立跨部门协作机制。
企业通过政策和协作确保数据在各业务环节的标准化和高质量。
与数据治理、数据治理框架等概念密切相关
在实施数据质量管理时，优先从业务痛点出发，选择1-2个关键数据集进行试点，避免一步到位的理想化方案。
数据质量管理应以提升数据价值为导向，而非仅满足技术指标。
从数据采集源头开始进行质量控制，避免"亡羊补牢"式的事后修复。
建立定期审查和迭代优化的机制，适应业务和技术环境的变化。
由"数据"（information/data）+ "质量"（quality）+ "管理"（management）组合而成，属于现代信息技术领域的合成术语，源于20世纪90年代企业信息化建设需求
常用于IT、金融、医疗等对数据依赖度高的行业；强调系统性和可持续性，而非一次性操作。注意区分"数据质量"（静态属性）与"数据质量管理"（动态过程）