数据质量管理
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以满足数据使用者的需求。
在数据质量管理中，需要进行数据采集、数据清洗、数据整合、数据验证和数据监控等一系列步骤，以确保数据的高质量。
一、数据采集数据采集是数据质量管理的第一步，它包括数据源的选择、数据采集方式的确定和数据采集工具的使用等。
在数据采集过程中，需要确保数据的来源可靠、数据采集的过程可控，并采用适当的技术手段对数据进行采集，以保证数据的准确性和完整性。
二、数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行筛选、过滤和校验，去除其中的错误和冗余数据，以提高数据的质量。
数据清洗包括数据去重、数据格式转换、数据填充、数据校验和数据修复等步骤。
通过数据清洗，可以排除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性和一致性。
三、数据整合数据整合是将来自不同数据源的数据进行合并和整合，以便于数据的分析和使用。
在数据整合过程中，需要对数据进行匹配、合并和转换，确保数据的一致性和可靠性。
同时，还需要解决数据格式不一致、数据冗余和数据冲突等问题，以确保数据的完整性和正确性。
四、数据验证数据验证是对整合后的数据进行验证和检查，以确保数据的准确性和可靠性。
数据验证包括数据的逻辑验证、数据的统计验证和数据的业务验证等。
通过数据验证，可以发现数据中的错误和异常，及时纠正并提高数据的质量。
五、数据监控数据监控是对数据质量进行实时监控和管理，以及对数据质量指标进行评估和分析。
数据监控可以及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复和改进。
通过数据监控，可以提高数据的可用性和稳定性，保证数据的高质量。
六、数据质量评估数据质量评估是对数据质量进行定量和定性评估，以确定数据质量问题的严重程度和改进的优先级。
数据质量评估可以通过数据质量指标和数据质量报告等方式进行，以便于数据质量管理人员进行决策和改进。
通过数据质量评估，可以不断提升数据的质量水平，满足数据使用者的需求。
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理是指对数据的采集、存储、处理和使用过程中的质量进行管理和控制的一系列活动。
数据质量管理的目标是确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性，以提高决策的准确性和效果，并支持组织的业务运营和发展。
一、数据质量管理的重要性数据质量管理对于组织的决策和业务运营具有重要的影响和意义。
以下是数据质量管理的重要性的几个方面：1. 提高决策的准确性：准确的数据是决策的基础，惟独具备高质量的数据，决策才干更加准确和可靠。
通过数据质量管理，可以确保数据的准确性，从而提高决策的准确性。
2. 提高业务运营效率：数据质量管理可以保证数据的完整性和一致性，避免数据的重复和冗余，提高数据的利用效率，从而提高业务运营的效率和效果。
3. 降低业务风险：数据质量管理可以发现和纠正数据错误和问题，减少数据对业务运营的风险和影响。
通过及时发现和修复数据问题，可以避免因数据错误而导致的业务风险。
4. 提升客户满意度：数据质量管理可以确保客户数据的准确性和保密性，提供准确和可靠的数据支持，从而提升客户满意度和忠诚度。
二、数据质量管理的要素和方法数据质量管理包括数据质量评估、数据质量改进和数据质量控制三个要素。
以下是数据质量管理的一些常用方法：1. 数据质量评估：- 数据完整性评估：对数据的完整性进行评估，检查数据是否存在缺失或者重复。
- 数据准确性评估：对数据的准确性进行评估，比对数据与实际情况的一致性。
- 数据一致性评估：对数据的一致性进行评估，检查数据在不同系统或者环境中的一致性。
- 数据时效性评估：对数据的时效性进行评估，检查数据的及时性和更新频率。
2. 数据质量改进：- 数据清洗：清除数据中的噪声、冗余和错误，确保数据的准确性和完整性。
- 数据整合：将分散的数据整合为一体，消除数据的重复和冗余。
- 数据转换：将数据从一种格式或者结构转换为另一种格式或者结构，以满足不同的需求。
- 数据标准化：统一数据的命名规范、单位规范和格式规范，提高数据的一致性和可比性。
数据质量管理
数据质量管理标题：数据质量管理引言概述：数据质量管理是指对数据进行监控、维护和改进的过程，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
在当今信息化时代，数据质量管理变得越发重要，对于企业的决策和运营至关重要。
本文将从数据质量管理的定义、重要性、原则、方法和工具等方面进行详细介绍。
一、数据质量管理的定义1.1 数据质量管理是指对数据进行全面管理和控制，以确保数据的准确性和完整性。
1.2 数据质量管理包括数据采集、存储、处理、分析和应用等全过程的管理。
1.3 数据质量管理旨在提高数据的可信度和可用性，为企业决策提供可靠的数据支持。
二、数据质量管理的重要性2.1 数据质量管理可以提高数据的准确性和完整性，降低数据误差和风险。
2.2 数据质量管理可以提升企业的决策效率和决策质量，提高企业竞争力。
2.3 数据质量管理可以增强数据的可信度和可用性，提高数据的应用价值和效益。
三、数据质量管理的原则3.1 确定数据质量管理的目标和标准，建立数据质量管理体系和流程。
3.2 制定数据质量管理的政策和规范，明确责任和权限，强化数据质量管理的执行力度。
3.3 进行数据质量评估和监控，及时发现和解决数据质量问题，持续改进数据质量管理。
四、数据质量管理的方法4.1 数据质量管理的方法包括数据清洗、数据整合、数据验证、数据监控等多种手段。
4.2 数据清洗是指对数据进行清理、去重、标准化等处理，提高数据的准确性和一致性。
4.3 数据整合是指将分散的数据整合为一体，确保数据的完整性和一致性，提高数据的可用性和价值。
五、数据质量管理的工具5.1 数据质量管理的工具包括数据质量管理软件、数据质量分析工具、数据质量监控系统等。
5.2 数据质量管理软件可以匡助企业建立数据质量管理体系，提供数据清洗、整合、验证等功能。
5.3 数据质量分析工具可以匡助企业对数据进行分析和评估，发现数据质量问题并提出改进措施。
结语：数据质量管理是企业信息化建设的重要环节，对于提高企业的决策效率和效果具有重要意义。
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理是指通过一系列的管理措施和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以提高数据的价值和可信度。
在数据质量管理中，需要进行数据的收集、整理、存储、分析和应用等环节的管理，以确保数据在整个生命周期中的质量得到有效的保障。
一、数据质量管理的重要性数据质量管理对于企业的决策和运营具有重要的意义。
良好的数据质量可以提高决策的准确性和效率，降低决策的风险。
同时，数据质量管理还可以提高企业的运营效率和管理水平，增强企业的竞争力。
二、数据质量管理的原则1. 准确性原则：数据应该准确地反映现实情况，不应存在错误或误差。
2. 完整性原则：数据应该包含完整的信息，不应有遗漏或缺失。
3. 一致性原则：数据应该在不同的系统、环境和时间下保持一致。
4. 可靠性原则：数据应该可靠地支持决策和分析，能够被信任和依赖。
5. 可用性原则：数据应该易于访问、获取和使用，不应存在障碍或限制。
6. 及时性原则：数据应该在需要时及时提供，不应存在延迟或滞后。
三、数据质量管理的流程1. 数据需求分析：根据业务需求和决策需求，确定需要收集和管理的数据类型和范围。
2. 数据收集与录入：通过各种途径和方式，收集和录入数据，包括手工录入、自动采集和数据交换等。
3. 数据清洗与整理：对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、填充缺失数据、修正错误数据等。
4. 数据存储与管理：将清洗和整理后的数据存储到数据库或数据仓库中，并进行合理的管理和维护。
5. 数据分析与挖掘：利用数据分析工具和技术，对存储的数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和价值。
6. 数据监控与评估：建立数据质量监控体系，对数据进行实时监控和评估，及时发现和解决数据质量问题。
7. 数据质量改进：根据监控和评估结果，采取相应的措施和方法，改进数据质量，提高数据价值和可信度。
四、数据质量管理的关键技术1. 数据清洗技术：包括数据去重、数据填充、数据纠错等技术，用于清洗和修正数据中的错误和异常。
数据质量管理
数据质量管理引言概述：数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以提高数据的可信度和有效性。
在当今信息化时代，数据质量管理对于企业和组织的决策和运营至关重要。
本文将从数据质量管理的定义、重要性、影响因素、评估方法和提升措施五个方面进行详细阐述。
一、数据质量管理的定义1.1 数据质量的概念数据质量是指数据在其整个生命周期中是否满足使用者的需求和期望。
它包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性等方面。
1.2 数据质量管理的目标数据质量管理的目标是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以满足业务需求和决策支持的要求。
它涉及数据的采集、存储、处理、分析和应用等环节。
1.3 数据质量管理的原则数据质量管理应遵循一些基本原则，包括数据质量责任明确、全员参预、持续改进、技术支持、风险管理和合规性等。
二、数据质量管理的重要性2.1 提高决策质量数据质量管理能够提供准确、完整、一致的数据，为决策者提供可信的数据支持，从而提高决策的准确性和效果。
2.2 优化业务流程通过数据质量管理，可以及时发现和纠正数据错误，提高数据的可靠性和及时性，从而优化业务流程，提高工作效率和客户满意度。
2.3 提升企业竞争力数据质量管理可以减少数据错误带来的损失和风险，提高数据的可信度和有效性，从而提升企业的竞争力和市场形象。
三、数据质量管理的影响因素3.1 数据采集与录入数据采集与录入是数据质量的基础，采集过程中的错误、遗漏和重复等问题会直接影响数据质量。
3.2 数据存储与管理数据存储与管理涉及数据的安全性、完整性和一致性等方面，不合理的存储和管理方式会导致数据质量问题。
3.3 数据处理与分析数据处理与分析过程中的算法、模型和方法等会对数据质量产生影响，不合理的处理和分析方法会导致数据质量下降。
四、数据质量管理的评估方法4.1 数据质量指标体系数据质量指标体系包括准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性等指标，用于评估数据质量的好坏。
数据质量管理(DQC)
数据质量管理(DQC)数据质量管理（DQC）数据质量管理（Data Quality Management，简称DQC）是指通过一系列的策略、工具和方法，确保数据在整个生命周期中的完整性、一致性、准确性和实用性的过程。
随着大数据时代的到来，数据质量管理越来越受到重视。
本文将探讨数据质量管理的概念、重要性以及一些常用的数据质量管理方法。
一、概念数据质量管理是指通过对数据进行规范化、清洗和维护，以确保数据的准确性、可靠性和完整性，从而提高数据的价值和可信度。
数据质量管理不仅仅关注数据的正确性，还注重数据的及时性、一致性和可用性。
通过数据质量管理，我们可以更好地理解数据，提高决策的准确性，降低数据管理的风险。
二、重要性数据质量管理对于组织和企业来说至关重要。
一方面，高质量的数据能够提供可靠的决策依据，帮助组织做出正确的战略决策和商业决策。
另一方面，低质量的数据可能会给企业带来严重的后果，如财务错误、客户不满、市场失真等。
因此，数据质量管理不仅仅是一项技术工作，更是企业运营和管理的基础。
三、数据质量管理方法1. 数据清洗：数据清洗是数据质量管理的基础步骤，通过识别、纠正和删除数据中的错误、重复、不一致等问题，以保证数据的准确性和一致性。
常用的数据清洗方法包括数据审查、去除重复值、纠正错误数据等。
2. 数据验证：数据验证是确保数据符合预定规范和标准的过程。
通过数据验证，可以验证数据的完整性、格式正确性、范围有效性等。
常见的数据验证方法包括数据格式验证、数据逻辑验证和数据范围验证等。
3. 数据监控：数据监控是指实时或定期对数据进行检查和监控，以及对异常数据进行及时处理的过程。
通过数据监控，可以提前发现并解决数据质量问题，保证数据的即时性和可靠性。
常用的数据监控方法包括数据报表生成、数据可视化和异常数据检测等。
4. 数据治理：数据治理是指通过制定规范、管理流程和角色职责，确保数据质量的持续改进和管理。
数据治理包括数据策略制定、数据安全管理、数据质量指标定义等。
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理数据质量是指数据的可靠程度、准确性和完整性。
在现代社会中，数据已经成为了商业和政府活动中的重要组成部分。
虽然大多数企业和组织都具有大量数据，但是数据并不总是准确和完整的。
因此，数据质量管理变得越来越重要。
一、数据质量管理的定义和意义数据质量是指数据的完整性、准确性、一致性和及时性等方面，它指的是数据本身对于数据信息中所包含的内容信息的准确性、完整性、可靠性、适时性等等方面的数据品质（或称数据质量）。
数据质量管理是指对数据进行监控、检测、评估、控制、维护的一个全过程管理。
数据质量管理的目的是确保数据确实反映了实际情况，具有可信度。
在数据质量规划、开发、维护和监控的整个生命周期内，数据质量管理的主要工作由数据管理员或数据管理员团队负责。
数据管理员的职责还包括，规划数据质量策略、实施数据质量保证计划，确定数据质量标准，评估数据质量，进行数据清洗、数据还原和数据修正。
此外，数据管理员要制定固定标准，并根据标准进行实施。
具有高质量数据的企业可以更好地控制风险，并避免重大损失。
在做出重要决策时，管理人员需要准确、可信的数据。
数据问题可能导致企业做出错误决策和行为，并可能影响公司的财务业绩、声誉和市场价值。
另外，组织需要有准确和完整的数据使企业在规范的基础上获得重要的商业洞察。
最终，企业寻求更高质量的数据，以支持更好的商业决策和结果，这也是数据质量管理的重要意义所在。
二、数据质量管理的过程1. 数据质量规划首先，需要制定数据质量规划，这是数据质量管理的重要步骤之一。
数据质量规划可以帮助企业确定目标和指标，为数据质量管理制定适当措施。
规划数据质量需要关注以下因素：1）数据质量目标：需要清晰地确定企业希望达到的数据质量标准，并做好文档记录。
2）关键数据元素：确定需要关注的数据元素、重要性和设计分组。
3）数据质量指标：制定数据质量指标，这些指标可以衡量企业实际的数据质量。
2. 数据质量测量数据质量测量是检测和评估数据质量的过程。
数据质量管理
数据质量管理引言概述：数据质量管理是指对数据进行规划、监控和维护，以确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
在当今信息化时代，数据质量管理对于企业的决策和业务运营至关重要。
本文将从数据质量管理的定义、重要性、挑战、策略和工具等五个方面进行详细阐述。
一、数据质量管理的定义1.1 数据质量：数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
准确性表示数据是否准确反映了真实情况；完整性表示数据是否完整无缺漏；一致性表示数据是否在不同系统和环境中保持一致；及时性表示数据是否及时更新。
1.2 数据质量管理：数据质量管理是指通过制定数据质量标准、建立数据质量管理流程和采用合适的工具和技术，对数据进行监控、评估和改进，以确保数据的质量达到预期目标。
二、数据质量管理的重要性2.1 决策支持：高质量的数据可以提供准确的信息，帮助企业做出正确的决策。
无论是战略决策还是日常运营决策，都需要依赖可信赖的数据。
2.2 业务运营：数据质量直接影响企业的业务运营效率和成本。
如果数据质量低下，会导致错误的业务决策、低效的业务流程和增加的人力成本。
2.3 客户满意度：高质量的数据可以提高客户满意度。
准确、完整和一致的数据可以确保客户信息的正确性和及时性，从而提供更好的客户服务和体验。
三、数据质量管理的挑战3.1 数据来源：数据质量问题往往源于数据的来源。
不同数据来源的数据格式、结构和质量标准可能存在差异，需要进行有效的数据清洗和整合。
3.2 数据质量评估：评估数据质量需要明确的指标和评估方法。
如何选择合适的指标和方法，并进行有效的数据质量评估，是一个具有挑战性的任务。
3.3 数据质量维护：数据质量维护需要建立完善的数据质量管理流程和机制。
如何及时发现和解决数据质量问题，并确保数据质量的持续改进，是一个长期且复杂的过程。
四、数据质量管理的策略4.1 数据质量标准：制定明确的数据质量标准是数据质量管理的基础。
数据质量标准应包括数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的要求，并与业务需求和数据治理策略相一致。
数据质量管理
数据质量管理引言概述：数据质量管理是指对数据进行有效、准确、完整、一致和可靠地管理和维护的过程。
在当今信息化时代，数据作为企业最重要的资产之一，其质量直接影响到企业的决策和运营效率。
因此，数据质量管理变得至关重要。
本文将从数据质量管理的概念、重要性、影响因素、管理方法和未来发展等方面进行详细阐述。
一、数据质量管理的概念1.1 数据质量管理的定义数据质量管理是指通过一系列的策略、流程和技术手段，确保数据在采集、存储、处理和分发的过程中保持高质量的管理和控制。
1.2 数据质量管理的目标数据质量管理的最终目标是确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性，以支持企业的决策和业务运营。
1.3 数据质量管理的重要性数据质量管理对企业的价值和竞争力至关重要，惟独确保数据质量，企业才干更好地利用数据进行决策和创新。
二、数据质量管理的影响因素2.1 数据采集数据质量管理的第一步是确保数据的准确采集，包括数据来源的可靠性、数据采集工具的有效性等。
2.2 数据存储数据存储的方式和结构对数据质量有着直接的影响，包括数据的完整性、一致性和可靠性等。
2.3 数据处理数据处理过程中的算法和逻辑也会影响数据的质量，需要确保数据处理的准确性和一致性。
三、数据质量管理的管理方法3.1 数据质量评估通过数据质量评估工具和方法，对数据进行定量和定性的评估，发现数据质量问题并提出改进措施。
3.2 数据质量监控建立数据质量监控机制，定期监测数据的质量指标，及时发现和处理数据质量问题。
3.3 数据质量改进根据数据质量评估和监控结果，制定数据质量改进计划，持续改进数据质量管理的流程和方法。
四、数据质量管理的未来发展4.1 自动化技术随着人工智能和大数据技术的发展，数据质量管理将更多地采用自动化和智能化技术，提高数据质量管理的效率和准确性。
4.2 数据管理数据管理将成为数据质量管理的重要组成部份，通过建立数据管理框架和机制，实现对数据的全面管理和控制。
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理是指对数据进行全面、系统、有效的管理，以确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性。
数据质量管理是企业信息化建设的重要组成部份，对于企业的决策和业务运营具有重要的影响。
一、数据质量管理的重要性数据质量管理对企业的影响非常重要，主要体现在以下几个方面：1. 提高决策的准确性：数据质量管理可以确保企业决策所依赖的数据准确无误，避免因数据质量问题导致的错误决策，提高决策的准确性和可靠性。
2. 优化业务流程：通过数据质量管理，可以及时发现和解决数据质量问题，提高数据的完整性和一致性，从而优化企业的业务流程，提高工作效率。
3. 提高客户满意度：数据质量管理可以确保企业提供给客户的数据准确无误，避免因数据质量问题导致的客户投诉和不满，提高客户满意度和忠诚度。
4. 降低风险和成本：数据质量管理可以及时发现和纠正数据质量问题，避免因数据质量问题引起的风险和损失，降低企业的运营成本。
二、数据质量管理的流程数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控、数据质量改进和数据质量保障等环节，具体流程如下：1. 数据质量评估：a. 采集数据：根据企业的需求，采集相关的数据，包括内部数据和外部数据。
b. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误数据。
c. 数据整合：将清洗后的数据进行整合，形成统一的数据源。
d. 数据分析：对整合后的数据进行分析，评估数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
2. 数据质量监控：a. 设定指标：根据数据质量评估的结果，设定数据质量的指标和标准。
b. 监控数据：通过数据质量监控系统对数据进行实时监控，发现数据质量问题。
c. 异常处理：对发现的数据质量问题进行分析和处理，及时纠正错误数据。
3. 数据质量改进：a. 分析原因：对数据质量问题进行深入分析，找出问题的根本原因。
b. 制定改进方案：根据分析结果，制定相应的数据质量改进方案。
c. 实施改进：按照制定的改进方案，对数据质量问题进行改进和优化。
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数据质量管理
定义：
是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
目录
1数据质量管理
2数据质量管理评估维度
3分析影响数据质量的因素
4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤
一数据质量管理
数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
二数据质量管理评估维度
由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。
这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。
数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。
针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。
任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。
通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度
完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。
唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。
2 管理质量评估维度
配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。
评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。
培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等；
验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。
评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善；
监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。
脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。
监督和监控的流程是否完善。
三分析影响数据质量的因素
影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
信息因素：产生这部分数据质量问题的原因主要有：数据描述及理解错误、数据度量的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。
技术因素：主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。
数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。
流程因素：是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。
管理因素：是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。
如人员培训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。
四MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤
熟悉六西格玛管理的人应该知道，六西格玛强调以事实驱动管理。
但事实是用数据说话。
映射到六西格玛管理方法，MTC-DQM推荐采用十步数据质量管理方法。
1. 定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。
2. 收集、汇总、分析有关形式和信息环境。
设计设计捕获和评估的方案。
3. 按照数据质量维度对数据质量进行评估。
4. 使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。
5. 确定影响数据质量的真实原因，并区分这些原因的影响的数据质量的级别。
6. 最终确定行动的建议，为数据质量改善制定方案，包括数据级和组织级的。
7. 建立数据错误预防方案，并改正当前数据问题。
8. 通过改进组织管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的数据质量问题。
9. 对数据和管理实施监控，维护已改善的效果。
10.沟通贯穿管理始终，循环的评估组织管理流程，以确保数据质量改善的成果得到有
效保持。