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数据质量管理对于企业运营和发展都是有很重要的作用的，而今天我们就通过案例分析来了解一下，企业数据质量管理都有哪些方法。
1、组织环境
我们在数据治理框架、主数据管理、数据标准管理等章节，都提到了组织机构的设置，这里再次强调一个强有力的数据管理组织的建设是数据治理项目成功的根本的保证。其作业是两个层面：一是在制度层面，制定企业数据治理的相关制度和流程，并在企业内推广，融入企业文化。二是在执行层面，为各项业务应用提供高可靠的数据。
2、数据质量管理方针
为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。数据质量问题是影响系统运行、业务效率、决策能力的重要因素，在数字化时代，数据质量问题影响的不仅仅是信息化建设的成败，更是影响企业降本增效、业务创新的核心要素，对于数据质量问题的管理，深度执行的总体策略“垃圾进，垃圾出”，采用事前预防控制、事中过程控制、事后监督控制的方式进行数据质量问题的管理和控制，持续提升企业数据质量水平。
3、数据质量问题分析
关于质量问题的分析，推荐采用的六西格玛，六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，以客户为导向，以业界佳为目标，以数据为基础，以事实为依据，以流程绩效和财务评价为结果，持续改进企业经营管理的思想方法、实践活动和文化理念。六西格玛重点强调质量的持续改进，对于数据质量问题的分析和管理，该方法依然适用。
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