數據質量控制是指通過一系列的工藝措施，確保數據在采集、存儲、傳輸等環節中滿足相關質量要求的過程。
方法
數據質量控制的方法是一種戰略性且系統化的手段，旨在幫助企業有效地實施數據質量項目。這種方法強調了業務部門與信息技術部門之間明確的角色分配和責任劃分，同時配備了相應的技術和工具，以應對數據質量控制的挑戰。Informatica提出的六步法為數據質量控制提供了指導，涵蓋了從初步的數據探索到持續監測及優化的全過程。在這六個步驟中，業務分析師、數據管理員、IT開發人員和管理員等不同角色的專業人員能夠協同使用Informatica數據質量解決方案，并將其應用于企業內的所有數據領域和應用程序。
特征
理想的數據質量方案應該具備以下特征：
- 合作性：業務部門和信息技術部門共同承擔責任，不同的專業人員擁有明確的任務和適應其獨特技能和技術的工具。
- 前瞻性：業務部門和信息技術部門意識到所有組織都將受到劣質數據的影響，并采取積極措施在不良數據損害企業績效之前探測和解決問題。
- 可重復使用性：數據探索和清理的業務規則可以重復應用于任何數量的應用程序，無論數據是內部預置、在合作伙伴處還是在云端。
- 普遍深入性：數據質量應當涵蓋所有相關人員、數據領域、項目和應用程序，無論數據是內部預置、在合作伙伴處還是在云端。
深入普遍的數據質量控制
僅僅有一兩個策略性數據質量方案是不夠的。隨著數據量的增長、數據要求的提高、數據流采用新的渠道，必須在企業層面處理數據質量。數據質量控制必須做到普遍而深入。為了普遍深入地開展數據質量控制：
- 更多人需要參與數據質量控制流程。數據質量控制必須得到整個企業的共同努力。每個人（包括業務經理、數據管理員、分析師和IT開發人員）都需要配備他們所需工具，共同承擔數據的責任。
- 對于低劣數據對業務的影響，必須有清楚的認識。在你組織中的每個人都必須將數據視為最有價值的企業資產。在清楚數據的寶貴價值之后，業務部門和信息技術部門需要更加主動地參與、負責并確保數據的質量。
- 數據質量控制需要擴展到各個領域。數據質量控制的開展不限于姓名和地址，還應包括所有數據域，例如產品、財務以及資產數據。
- 必須在所有應用程序中部署通用的數據質量規則。必須主動防止劣質數據進入組織；必須主動使用數據服務清洗劣質數據。
- 必須公布和共享數據質量記分卡。整個組織需要跨越所有項目、流程和應用程序，監控并檢測數據質量。
實施普遍深入的數據質量控制意味著建立實現以下目標所必需的組織、流程和基礎設施：
- 提高所有相關人士的能力
- 支持所有數據域
- 訪問和部署通用的數據質量規則，適用于任何數據源中的任何數據（無論是企業內部還是互聯網云）
參考資料 >
數據質量控制.豆丁網.2024-10-26
數據質量控制.文庫.2024-10-26
數據質量控制.文庫.2024-10-26