总之，通过对不同时期数据的分类处理，采用不同的处理方式做到事前预防、事中监控、事后改善，能从根本上解决数据质量问题，为企业业务创新打通数据关卡。数据质量（DataQuality）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也在不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量的波动情况及数据质量的规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据的质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为AI系统提供良好的数据保障。数据质量问题需要业务部门参与才能从根本上解决。要发挥数据资产的价值，需要将组织、技术和流程三者进行有机结合，从业务出发做问题定义，由工具自动、及时发现问题，跟踪问题整改进度，并建立相应的质量问题评估KPI。通过数据质量问题全过程的管理，才能最终实现数据质量持续提升的目标，支撑数据业务应用，体现数据价值。
3.5.3 数据管理
数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题，还有许多相关的子集，包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等。于是，出现了许多不同的理论描述关于企业中数据/信息的管理以及治理如何运作：它们如何单独运作，又如何一起协同工作，是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效？
- 数据治理
其实，数据管理包含数据治理，治理是整体数据管理的一部分，这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。CMMI协会颁布的数据管理成熟度（DMM）模型使这个概念具体化。DMM模型中包括6个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。数据管理协会（DAMA）在数据管理知识体系（DMBOK）中也认为，数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理（EIM）这个定义上，Gartner认为EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理和治理的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。
在明确数据治理是数据管理的一部分之后，下一个问题就是定义数据管理。数据管理是一个更为广泛的定义，它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。例如，简单地建立和规划一个数据平台，是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据平台，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，也是数据管理层面的工作。数据管理包含许多不同的领域。
第3章 数据
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