在一个组织中，数据质量管理不是一个孤立的系统和平台，而是要和企业其他专业领域的技术和产品配合，共同完成企业数据质量的管理。比如有的公司有数据标准管理系统，数据质量标准及其规则放在数据标准管理系统进行管理。另外，数据质量管理的落地主要是基于元数据技术进行，所以企业数据质量管理需要元数据管理的支持，目前，一些信息化水平较高的企业也有专门的元数据管理系统，所以数据质量管理企业也要与企业元数据管理系统协同工作。

  定义，指定义数据质量目标，以指导整个数据质量管理工作；检核，指按照设定的规则检查捕获数据质量问题；评估，指按照评估的方案的评估指标，并对数据质量进行评估；分析，指详细分析数据质量对业务产生的影响；定位，指确定引起数据质量问题的原因；整改，指对数据质量问题制定解决定方案，并从数据和管理两方面进行整改；预防，指建立数据错误预防方案，并检查执行；管理，指通过改进管理流程，全面管理数据质量问题；监控，指对数据和管理实施监控，维护已改善的效果。以上九个方面循环往复，反复执行，持续改进，形成一个良性循环。由于数据质量涉及企业的各个系统、各个业务和各级组织，上面的九个步骤必须在所有相关方面的有效沟通和充分协同的基础上才能真正的发挥效用。

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