摘要

[color=var(--primary_black_1)]这篇文章总结了数据质量管理的“5-8-2”框架，通过系统化的方法提升数据质量。文章围绕定义、检查、分析、提升及控制五个阶段，结合八个步骤和两大保障体系，详细描述了数据质量管理的理论和实践。1

1. 数据质量管理框架

• 5个阶段：定义、检查、分析、提升及控制。

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• 8个步骤：明确数据质量需求、进行数据质量检查、评估业务问题影响、确定问题根本原因、制定质量提升方案、修复当前数据错误、预防未来数据错误、实施数据质量运维。

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• 2大保障：数据治理体系保障及数据环境分析保障。

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2. 数据质量管理八大步骤2.1 明确数据质量需求

• 确定业务问题和优先级。

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• 制定数据质量项目方案。

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2.2 进行数据质量检查

• 选择合适的数据质量维度。

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• 评估数据质量。

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2.3 评估业务问题影响

• 使用业务影响的5个“为什么”等方法进行评估。

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• 形成数据质量业务影响报告。

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2.4 确定问题根本原因

• 通过追问“为什么”、数据溯源、鱼骨图等方式找到根本原因。

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2.5 制定质量提升方案

• 制定行动方案，明确实施方案的组织、人员和计划。

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2.6 预防未来数据错误

• 通过管理和培训、优化业务流程、修正系统问题等手段预防数据错误。

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2.7 修复当前数据错误

• 采用人工和自动手段修复数据错误。

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2.8 实施数据质量运维

• 监控和控制数据质量，确保数据质量稳定。

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3. 数据质量管理两大保障3.1 数据治理体系保障

• 包括战略管理、政策原则、组织文化、制度规范、监督控制、变革管理、项目推动、问题管理及法规遵从。

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3.2 数据环境分析保障

• 理解数据的全生命周期（POSMAD），实现数据的血缘分析，优化流程以预防数据质量问题。

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[color=var(--primary_black_1)]通过以上框架和步骤，文章系统化地提升了数据质量管理的效率和效果。1

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