数据质量管理规范-new-v0.1
数据质量管理制度
数据质量管理制度一、引言数据质量是企业信息化建设中至关重要的一环，对于企业的决策、运营和发展具有重要影响。
为了确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，提高数据的可信度和可用性，制定数据质量管理制度是必要的。
二、目的本制度的目的是确保数据质量管理的规范性和系统性，明确数据质量管理的责任和流程，提高数据质量管理的效能，保障企业决策和运营的准确性和可靠性。
三、适用范围本制度适用于企业内部所有涉及数据采集、处理、存储、分析和应用的部门和人员。
四、数据质量管理原则1. 数据准确性原则：数据应当真实、准确、无误。
2. 数据完整性原则：数据应当包含所有必要的信息，不应遗漏。
3. 数据一致性原则：数据应当在不同系统和业务环节中保持一致。
4. 数据时效性原则：数据应当及时更新和反映最新的业务情况。
五、数据质量管理流程1. 数据采集a) 确定数据采集的目标和需求。
b) 设计合理的数据采集表单和字段。
c) 采用标准化的数据采集方法和工具。
d) 对数据采集过程进行监控和审核。
2. 数据处理a) 对采集到的数据进行清洗和校验，确保数据的准确性和完整性。
b) 对异常数据进行排查和修正。
c) 对数据进行标准化和格式化，以提高数据的一致性和可比性。
d) 对数据进行分类和归档，以便后续的分析和应用。
3. 数据存储a) 确定合适的数据存储方式和结构。
b) 建立数据访问权限和安全控制机制，确保数据的机密性和完整性。
c) 定期备份数据，以防止数据丢失和损坏。
d) 对存储的数据进行定期清理和归档，以保持数据存储的高效性和可用性。
4. 数据分析a) 制定数据分析的目标和方法。
b) 使用合适的数据分析工具和技术。
c) 对数据进行统计和挖掘，发现数据中的规律和趋势。
d) 生成可视化的数据报表和图表，以便决策和管理的参考。
5. 数据应用a) 将数据应用于企业的决策和运营中。
b) 建立数据应用的规范和流程。
c) 对数据应用的结果进行监测和评估。
数据质量管理制度
数据质量管理制度一、引言数据质量是企业决策和业务运营的基础，对于确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度具有重要意义。
为了规范数据管理流程，提高数据质量，本文制定了数据质量管理制度，旨在确保数据的高质量和可靠性，为企业决策提供可依赖的数据支持。
二、目的本制度的目的是为了规范数据质量管理的各项工作，确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度，提高数据的质量和可靠性，为企业决策和业务运营提供可靠的数据支持。
三、适用范围本制度适用于企业内所有相关数据的收集、存储、处理和使用，包括但不限于内部数据、客户数据、供应商数据等。
四、数据质量管理流程1. 数据收集1.1 确定数据收集的目的和需求，明确收集的数据类型和范围。
1.2 设计数据收集表单或系统，确保收集的数据项准确、完整、一致。
1.3 对数据收集过程进行监控和审核，确保数据的及时性和准确性。
2. 数据存储2.1 设立数据存储的规范和标准，确保数据的安全性和可靠性。
2.2 制定数据备份和恢复机制，确保数据的可用性和完整性。
2.3 对数据进行分类和归档，方便数据的管理和检索。
3. 数据处理3.1 制定数据处理的规范和流程，确保数据的准确性和一致性。
3.2 设立数据处理的权限和责任，确保数据的安全性和保密性。
3.3 对数据进行清洗、校验和整理，确保数据的质量和可信度。
4. 数据使用4.1 制定数据使用的规范和权限，确保数据的合法性和安全性。
4.2 提供数据查询和分析工具，方便用户获取所需的数据信息。
4.3 对数据使用过程进行监控和审计，确保数据的合规性和可靠性。
五、数据质量管理指标1. 数据准确性：数据与实际情况相符，无错误或误差。
2. 数据完整性：数据包含了所有必要的信息，没有遗漏。
3. 数据一致性：数据在不同系统和环境下保持一致。
4. 数据可信度：数据来源可靠，经过验证和审计。
5. 数据时效性：数据及时更新和发布，保持最新状态。
六、数据质量管理责任1. 数据质量管理员：负责制定和执行数据质量管理制度，监督数据质量工作。
数据质量管理制度
数据质量管理制度引言概述：数据质量管理制度是一套用于确保数据准确性、完整性和一致性的规范和流程。
在当今数据驱动的时代，数据质量管理制度对于企业的决策和运营至关重要。
本文将详细介绍数据质量管理制度的五个部分，包括数据质量评估、数据清洗、数据标准化、数据验证和数据监控。
一、数据质量评估：1.1 数据质量评估的目的是确定数据质量的现状和问题。
首先，需要明确数据质量的定义和指标，如准确性、完整性、一致性、时效性等。
其次，通过数据采集和分析工具，对数据进行全面、客观的评估，包括数据源、数据采集过程、数据存储和数据使用等方面。
最后，根据评估结果，制定改进数据质量的具体措施和计划。
1.2 数据质量评估的方法包括定性和定量两种。
定性方法主要通过数据质量问卷调查、用户反馈和数据质量问题记录等方式，收集和分析数据质量问题的类型和频率。
定量方法则通过数据采集和分析工具，对数据进行统计和分析，如数据准确性的比对、数据完整性的检验等，以量化数据质量问题的程度和影响。
1.3 数据质量评估的结果应该被记录和跟踪，以便后续的改进和监控。
评估结果应该包括数据质量的整体评价和各项指标的具体数值，同时也应该明确数据质量问题的原因和影响。
这些结果将为后续的数据清洗和改进提供依据。
二、数据清洗：2.1 数据清洗是指对数据中的错误、冗余、不一致和缺失等问题进行修复和处理的过程。
首先，需要根据数据质量评估的结果，确定数据清洗的重点和优先级。
然后，通过数据清洗工具和算法，对数据进行自动或半自动的清洗和修复。
最后，需要对清洗后的数据进行验证和检验，确保数据的准确性和一致性。
2.2 数据清洗的方法包括规则和模型两种。
规则方法主要基于预定义的规则和逻辑，对数据进行验证和修复。
模型方法则通过建立数据质量模型，对数据进行分析和修复，如使用机器学习算法对数据进行分类和修复。
2.3 数据清洗的结果应该被记录和跟踪，以便后续的数据标准化和验证。
清洗结果应该包括清洗的具体步骤和方法，以及清洗前后数据质量的变化和改进。
数据质量管理制度
数据质量管理制度一、背景介绍在当今信息时代，数据作为企业决策和运营的重要基础，数据质量的高低直接影响着企业的发展和竞争力。
为了保证数据的准确性、完整性、一致性和及时性，建立一个科学有效的数据质量管理制度是至关重要的。
二、目的和范围数据质量管理制度的目的是确保数据质量的稳定和可靠，提高数据的价值和利用效率。
该制度适合于企业内部所有涉及数据采集、处理、存储、分析和应用的环节。
三、数据质量管理原则1. 精确性原则：数据应准确无误地反映现实情况，确保数据的正确性和可靠性。
2. 完整性原则：数据应包含全部所需的信息，确保数据的完整性和全面性。
3. 一致性原则：数据应在不同系统和环节中保持一致，确保数据的一致性和可比性。
4. 及时性原则：数据应及时更新和反馈，确保数据的时效性和实时性。
5. 可信性原则：数据应来源可靠，确保数据的可信度和可追溯性。
四、数据质量管理流程1. 数据需求分析：明确数据需求，包括数据类型、数据来源、数据格式等。
2. 数据采集与录入：采集数据并进行录入，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据清洗与校验：对采集到的数据进行清洗和校验，排除错误和异常数据。
4. 数据存储与管理：建立统一的数据存储和管理系统，确保数据的安全和可靠性。
5. 数据分析与应用：基于清洗后的数据进行分析和应用，为决策提供支持和参考。
6. 数据监控与评估：定期监控数据质量，并进行评估和改进，确保数据质量的持续改进。
五、数据质量管理责任1. 数据质量管理部门：负责制定和实施数据质量管理制度，监督数据质量的执行和改进。
2. 数据质量管理员：负责数据质量的监控和评估，及时发现和纠正数据质量问题。
3. 数据使用者：负责合理使用数据，反馈数据质量问题，并积极参预数据质量改进活动。
六、数据质量管理工具1. 数据质量评估工具：用于评估数据质量，包括数据准确性、完整性、一致性和及时性等指标。
2. 数据清洗工具：用于清洗和校验数据，排除错误和异常数据。
数据管理规范
数据管理规范引言概述：在当今信息爆炸的时代，数据管理规范成为各个组织和企业不可或者缺的一部份。
良好的数据管理规范可以确保数据的准确性、一致性和安全性，提高数据的可用性和可信度。
本文将详细介绍数据管理规范的五个部份，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据传输和数据备份。
一、数据采集：1.1 数据来源的选择：在数据采集的过程中，首先要确定数据的来源。
应选择可靠的数据源，确保数据的准确性和可信度。
1.2 数据采集方式的规范：不同的数据采集方式适合于不同的场景。
在数据采集过程中，应根据实际需求选择合适的采集方式，并确保采集的数据符合规范要求。
1.3 数据质量的控制：数据质量是数据管理的核心问题。
在数据采集过程中，应建立数据质量控制机制，包括数据清洗、去重、格式化等环节，确保数据的准确性和完整性。
二、数据存储：2.1 数据存储设备的选择：在选择数据存储设备时，应考虑数据量、数据类型和数据访问需求等因素。
同时，还要确保存储设备的可靠性和安全性。
2.2 数据存储结构的设计：数据存储结构的设计直接影响到数据的检索和管理效率。
应根据数据的特点和使用需求，设计合理的存储结构，提高数据的访问效率。
2.3 数据存储安全的保障：数据存储安全是数据管理的重要方面。
应采取措施确保数据的机密性、完整性和可用性，如加密、备份和权限控制等。
三、数据处理：3.1 数据处理流程的规范：在数据处理过程中，应建立清晰的数据处理流程，包括数据输入、数据清洗、数据分析和数据输出等环节。
确保数据处理的准确性和一致性。
3.2 数据处理工具的选择：根据数据处理需求，选择合适的数据处理工具。
常用的数据处理工具包括Excel、SQL和Python等，应根据实际需求选择合适的工具。
3.3 数据处理结果的验证：在数据处理完成后，应对处理结果进行验证。
可以通过对照原始数据和处理结果，或者进行统计分析等方式，确保数据处理的有效性和准确性。
四、数据传输：4.1 数据传输方式的选择：在数据传输过程中，应选择合适的传输方式。
数据质量管理制度
数据质量管理制度数据质量管理制度是指为了保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，组织内部制定的一系列规章制度和流程。
该制度的目的是确保数据在采集、存储、处理和传输过程中不受损失、错误和滥用，并提供高质量的数据支持决策和业务运营。
一、制度背景和目的数据质量管理制度的制定背景是随着信息技术的发展，组织内部数据的规模和复杂性不断增加，数据质量问题逐渐凸显。
数据质量问题会导致决策失误、业务风险增加以及客户满意度下降，因此需要建立一套完善的数据质量管理制度来解决这些问题。
该制度的目的是：1. 确保数据的准确性：通过规范数据采集、处理和存储的流程，减少数据错误和误差，提高数据的准确性。
2. 确保数据的完整性：建立数据完整性检查机制，防止数据丢失、遗漏或者被篡改，保证数据的完整性。
3. 确保数据的一致性：制定数据标准和规范，统一数据定义和格式，确保不同系统和部门之间的数据一致性。
4. 确保数据的可靠性：建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失或者损坏，保证数据的可靠性。
5. 提供高质量的数据支持决策和业务运营：通过提高数据质量，提供准确、完整、一致和可靠的数据，为决策和业务运营提供可靠的依据。
二、制度内容和要求数据质量管理制度包括以下内容和要求：1. 数据质量评估和监控1.1 建立数据质量评估指标体系：制定数据质量评估指标，包括准确性、完整性、一致性、可靠性等方面的指标，用于对数据质量进行评估和监控。
1.2 定期进行数据质量评估：定期对关键数据进行质量评估，发现和解决数据质量问题。
1.3 设立数据质量监控机制：建立数据质量监控系统，对数据进行实时监控，及时发现和处理数据质量异常情况。
2. 数据采集和录入规范2.1 制定数据采集规范：明确数据采集的目的、方式和流程，规范数据采集人员的职责和权限。
2.2 设计数据录入界面：设计用户友好的数据录入界面，提供数据格式校验和数据合法性检查功能，减少数据录入错误。
2.3 建立数据录入审核机制：设立数据录入审核岗位，对数据录入进行审核和校验，确保数据的准确性和完整性。
数据质量管理规范
数据质量管理制度
数据质量管理制度数据质量管理制度是指为了保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性而制定的一系列规范和流程。
数据质量管理制度的实施可以有效地提高数据的价值和可信度，为企业的决策和运营提供有力支持。
一、数据质量管理制度的目的数据质量管理制度的目的是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，提高数据的质量和价值，保证数据在企业内部和外部的有效应用。
通过建立和执行数据质量管理制度，可以有效地降低数据错误率，减少数据处理的时间和成本，提高决策的准确性和效率。
二、数据质量管理制度的基本原则1. 数据质量责任制：明确数据质量管理的责任和权力，建立数据质量管理的组织结构和职责制度，确保数据质量管理的持续推进和改进。
2. 数据质量标准制定：制定数据质量标准，明确数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的要求，为数据质量管理提供明确的目标和指导。
3. 数据质量评估与监控：建立数据质量评估与监控机制，定期对数据进行评估和监控，及时发现和纠正数据质量问题，确保数据质量的稳定和持续改进。
4. 数据质量管理流程：建立数据质量管理的流程和方法，包括数据采集、数据清洗、数据整合、数据验证等环节，确保数据质量管理的全过程可控和可追溯。
5. 数据质量培训与宣传：开展数据质量培训和宣传活动，提高员工对数据质量管理的认识和重视程度，增强数据质量管理的文化氛围。
三、数据质量管理制度的具体内容1. 数据质量标准与指标：制定数据质量标准和指标，明确数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的要求，包括数据格式、数据精度、数据一致性等方面的指标。
2. 数据质量评估与监控：建立数据质量评估与监控机制，定期对数据进行评估和监控，采用数据质量度量工具和方法，及时发现和纠正数据质量问题。
3. 数据质量管理流程：建立数据质量管理的流程和方法，包括数据采集、数据清洗、数据整合、数据验证等环节，明确各个环节的责任和要求。
4. 数据质量管理工具与系统：选择和使用适当的数据质量管理工具和系统，提高数据质量管理的效率和准确性，支持数据质量评估、监控和改进。
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数据质量管理规范1 范围本标准规定了国网数据质量管理内容、管理机制和工作流程。
本标准适用于国网项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。
2 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
2.1数据质量data quality客观反映业务数据固有特性的程度。
注：“固有的”(其反义是“赋予的”)就是指在某事或某物中本来就有的，尤其是永久的特性。
2.2数据质量管理data quality management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、监控、预警、处理等一系列管理活动，并通过改善和提高管理水平使得数据质量获得进一步提高。
2.3技术评估technology assessment科技主管部门对已审批的业务需求，组织相关部门和人员进行技术可行性评估，并作出评估结论的活动。
2.4数据质量监控data quality control获取业务各环节的数据质量信息，结合有关检查规则和采集规则，对数据质量情况进行诊断，并及时向数据质量管理实施部门报告的活动。
2.5数据质量评估data quality assessment由数据质量管理实施部门根据需要发起，得到评估结果并作为依据评估指标和评估方法进行评价，数据质量改进的参考和依据。
2.6数据质量报告data quality report对数据质量日常监控以及质量评估等过程累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析，形成统计报告的过程。
2.7数据质量知识data quality knowledge在数据质量管理活动中获取的有关数据质量问题处理的经验和成果。
3 数据质量管理内容与评价原则3.1 管理目标与内容3.1.1 数据质量管理目标数据质量分为绝对质量和过程质量，绝对质量是指业务数据的真实性、完备性和自洽性，过程质量指业务数据的使用质量、存储质量和传输质量。
数据质量管理目标包括：a)建立稳定运行的数据质量测控体系，及时发现并改正数据质量问题；b)建立可靠的数据质量评估流程，判断改进趋势,衡量数据质量改进效果；c)建立一套改进、提升数据质量的管理机制。
3.1.2 数据质量管理内容数据质量管理内容包括：a)制定、修订数据质量管理遵循的标准；b)确立、修订数据质量管理工作流程、优化部门协同机制；c)制定数据质量管理决策机制；d)监督日常数据质量管理的有序进行；e)数据质量的核查。
3.2 数据质量影响要素数据质量影响要素包括：a)信息类要素：由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成数据质量问题的影响要素；b)技术类要素：由于具体数据处理的各技术环节异常而造成数据质量问题的影响要素，技术实现上的某种缺陷是其产生的主要原因；c)流程类要素：由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成数据质量问题的影响要素；d)管理类要素：指由于人员素质及管理机制方面的原因造成数据质量问题的影响要素。
3.3 数据质量评价原则数据质量评价原则包括：a)完整性：数据是充分的，任何有关操作的数据都没有被遗漏。
主要包括实体不缺失、属性不缺失、记录不缺失和字段值不缺失；b)唯一性：数据值被约束成一组独特的条目，每个值都是唯一的。
主要包括主键唯一和候选键唯一；c)准确性：数据必须真实准确的反映实际发生的业务；d)精确性：计量误差、度量单位等方面的精确度应符合业务需求；e)一致性：描述数据结构、数据值和他们的相互关系符合逻辑规则的程度。
如统一数据来源、统一存储和统一数据口径；f)及时性：数据更新、修改和提取等的快速性程度，应符合业务需求；g)合规性：数据格式、类型、域值和业务规则的有效性。
4 相关部门职责4.1 概述相关部门包括以下部门：业务主管部门、技术主管部门、技术承办单位和数据质量管理实施部门。
4.2 业务主管部门职责主要职责包括：a)对于拟开发的应用项目，对相关业务提出数据质量约束性需求；b)对于在开发的应用项目，从业务角度提供数据质量检测方法和验收标准；c)对于已运行的应用项目，根据应用状况提出数据质量问题和改进建议；d)受理与本部门业务相关的数据质量管理协同通告，并作出处理反馈。
4.3 技术主管部门职责技术主管部门是数据质量的主管部门，主要职责包括：a)组织制定、颁布数据质量管理、保障、控制和维护流程；b)组织制定、颁布数据质量管理和技术相关标准；c)监督数据质量问题处理的整个流程并对数据质量的监控结果进行评估；d)组织、协调相关部门，解决数据质量管理活动中的异常问题；e)受理、审批数据质量需求变更；f)针对已处理的数据质量问题发起处理效能评估；g)数据质量管理其他有关事项。
4.4 技术承办单位职责主要职责包括：a)协助数据质量管理实施部门解决业务应用系统数据质量问题；b)协助业务主管部门提出数据质量管理的业务需求；c)协助数据质量管理实施部门处理数据质量需求变更评估。
4.5 数据质量管理实施部门职责受技术主管部门委托，负责数据质量管理的具体实施。
主要职责包括：a)监控数据质量问题；b)提出数据质量问题改进建议；c)依据数据质量管理处理流程，负责数据质量管理系统运维；d)处理数据质量监控系统告警，并向相关部门通告数据质量问题；e)经主管部门授权后，负责组织解决相关的数据质量问题；f)组织处理数据质量需求变更的评估；g)形成报告并报技术主管部门；h)协助业务主管部门提出数据质量管理的业务需求。
5 数据质量管理工作流程5.1 工作流程图数据质量管理流程工作流程见图1。
注：图中虚线表示为可选流程。
5.2 关键环节说明5.2.1 业务需求提出业务主管部门依据业务工作的实际情况，在业务需向技术主管部门提出相关业务系统的业务需求。
求提出过程中，技术承办部门和数据管理实施部门应协助业务主管部门，就特定业务应用系统，归纳并提出业务需求。
5.2.2 业务需求审批技术主管部门在受理业务主管部门提交的业务需要后，应对业务需求在规定时限内进行审批，并将审批意见告知业务需求提出部门。
5.2.3 技术评估对于审批通过的业务需求，数据质量管理实施部门应在规定时限内，组织相关部门和人员，对业务需求进行技术评估，并给出评估结论。
技术承办单位，应协助科技主管部门开展业务需求的技术评估。
5.2.4 系统设计开发技术承办单位对已完成技术评估的业务需求，应依据业务需求组织并实施应用系统的设计与开发。
5.2.5 测试验收对于技术承办单位已完成开发的应用系统，其业务主管部门应在规定时限内组织测试与验收。
技术承办单位和数据质量管理实施部门应协助业务主管部门，完成测试与验收。
5.2.6 系统上线运维对业务主管部门已验收的应用系统，数据质量管理实施部门应组织实施应用系统的上线和日常运维工作。
技术承办单位应协助、配合数据质量管理实施部门开展应用系统的上线工作。
5.2.7 数据质量监控对已上线的应用系统，数据质量管理实施部门应利用数据质量管理系统，开展数据质量监控，并定期提供数据质量监控报告。
5.2.8 告警分析与问题通告在数据质量监控过程中产生的告警信息，数据质量管理实施部门应在规定的时限内开展告警信息分析，并对告警产生的原因作出判定。
对于一般性告警信息，数据质量管理实施部门可直接按照操作规程给予处理，如：系统断电等原因产生的告警；对于严重告警信息，应将告警产生的问题通告技术主管部门和相关业务部门。
注：一般性告警是指系统运行环境异常或操作失误等导致的、具有偶发性、在短期内恢复且不产生严重后果的数据质量监控告警。
5.2.9 问题处理授权技术主管部门在受理数据质量管理实施部门通告的数据质量问题后，应组织协调问题所涉及的相关部门，协同确认并授权数据质量管理实施部门解决问题。
5.2.10 问题解决数据质量管理实施部门在获得授权后，应组织开展解决问题的工作并予以完成。
技术承办单位应协助数据质量管理实施部门解决问题的工作。
5.2.11 处理结果确认对已处理的数据质量问题，数据质量管理实施部门应将问题处理结果在规定时限内通告技术主管部门、业务主管部门和技术承办单位。
5.2.12 处理结果反馈各相关部门收到数据质量问题处理结果后，应在规定时限内对问题处理结果给予确认，并将确认结果和建议反馈数据质量管理实施部门和其他相关部门。
5.2.13 数据质量管理报告数据质量管理实施部门应定期编写数据质量监控报告，归档备查。
数据质量问题处理解决后应编写数据质量问题分析报告，报送相关部门。
对数据质量监控报告和问题分析报告进行总结，编写数据质量定期总结报告，报送相关部门。
6 数据管理管理活动数据质量管理活动的主要内容参见附录A。
附录A（资料性附录）数据质量管理活动A.1 数据资源变更管理数据资源变更会引起系统内部和系统外部的数据质量问题。
数据资源变更管理主要是利用元数据管理的分析功能对系统变更信息进行影响评估，并将变更信息及时告知数据质量管理相关部门，协同各部门完成数据资源变更处理工作，避免变更引起的数据质量问题。
A.2 数据质量监控A.2.1 数据采集存档数据质量管理业务应在HG业务系统数据处理相关环节采集数据，供数据质量监控分析使用并存档。
A.2.2 数据质量分析根据监控数据对象性质的不同，采用多种定性或定量预警分析方法进行数据质量评价。
A.2.3 告警管理根据告警所反映的数据质量现象的严重程度、影响范围，设定严重性程度不同的告警级别。
每一级别告警信息的发送都应具备多种送达手段。
从数据采集、预警分析到告警生成，每个阶段都需进行程序化管理。
A.3 数据质量问题处理指对数据质量管理中产生的各类问题进行分析，并根据分析结果，方法进行处理，选择适当的方式、并根据处理效果归纳总结的处理过程。
关键环节包括：问题发现、问题分析、问题通告、问题解决指派、问题处理方法设计、审评、实施和问题总结。
A.4 数据质量评估指利用各种评估方法（如：直接评估法和间接评估法），根据数据质量问题影响程度的不同，以评估报告等形式，对数据质量的给以评价和改进建议。
A.5 数据质量报告数据质量报告是对数据资源变更管理、数据监控、数据质量分析、问题处理以及数据质量评估等过程积累的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析，形成统计报告的过程。
数据质量报告的发布具有一定的时效性。
用户应在所赋权限范围内查看质量报告，防止信息泄露。
数据质量报告的归档要求将相关报告按照分类,作为后续数据质量问题处理和分析的参照。
A.6 数据质量知识管理历史数据质量知识的积累为数据质量问题的解决提供参考方法。
数据质量知识主要来源于对数据质量问题的记录与总结，以及对问题解决过程自身的知识评价。
数据质量知识的产生与利用过程是一个互相促进改良的过程，为数据质量管理的其他活动提供重要的支撑。
参考文献。