1、搭建数据管理框架及各类规范标准

（1）全方位识别和制定组织数据管理制度体系，从数据收集、应用、安全、质量、资源等各个领域进行评估，确保每个环节都有明确的标准和规范；

（2）确保规范实施与持续改进，通过定期培训员工，执行检查及考核，确保规范执行有效，提升组织的数据标准化管理水平。

2、建立多维度、多规则的数据度量评估模型

• 分析行业标准：如中国信通院、金融标准、卫生标准等，形成完整的数据质量评估模型。该模型应覆盖数据准确性、完整性、及时性、一致性、唯一性等维度。

• 维护和更新：定期审视和更新评估标准，确保其适应不断变化的业务需求和技术环境。

3、结合组织数据治理成熟度，选择适配维度及规则开展度量评估

• 根据组织需求定制评估方案：根据不同组织的业务需求，选择适合的维度及规则进行数据质量评估。

• 结合行业及数据特性：制定详细评估指标，衡量评估周期，逐步建立全面的数据管理方法论，确保评估结果准确可靠。

1、开展调研，收集痛点：

2、开展评估，识别问题：

3、确定原因，排定顺序：

4、制定方案，开展行动：

5、实施控制，保证效果：

1、精准问题溯源：

运用质量回溯方式，结合自动化工具或算法，快速定位问题数据，梳理归类问题，为后续治理积累样本。

步骤：

• 使用自动化工具对数据进行监测，识别数据异常。

• 对问题数据进行详细分析，确定问题的性质和范围。

• 记录和分类所有问题，为后续处理提供依据。

2、联合排查解决问题：

当数据问题识别归类后，深入分析数据生成、处理和存储的各个环节，当涉及多系统多部门时，需共同排查识别根因，对解决方案达成共识后实施。

• 组织跨部门联合团队，对数据问题进行详细排查。

• 追踪数据问题的来源，找出根本原因。

• 讨论并制定跨部门的解决方案，确保所有相关方都能执行。

3、优化规则积累沉淀：

解决了疑难问题后，需要抽取共性解决方案转化为可复用的规则和流程，在组织内宣贯执行，避免同类问题发生。

• 将解决方案形成文档，作为标准流程和规则。

• 定期培训员工，确保新规则和流程被正确理解和执行。

• 建立反馈机制，持续优化规则和流程，确保其有效性。

1、完善的数据监控体系：

建立或升级端到端的数据监控体系，明确基础技术要求、阈值设置、告警要求等，初期可从关键节点监控及告警切入，再逐步完善。

• 制定详细的数据监控标准和规范。

• 配置监控工具，设置关键参数和阈值。

• 定期审核和更新监控参数，确保其有效性和覆盖面。

2、源头入手重点监控：

随着监控体系完善，应优先对数据生成、导入或产生问题的源头进行监控，对核心链路增加语音告警等手段，实现全天候自动值守。

• 识别和分析数据问题频发的源头环节。

• 针对这些环节，配置专项监控措施。

• 建立告警和响应机制，确保问题能及时被发现和处理。

3、技术支撑闭环保障：

持续升级保障技术，降低业务或公共系统接入监控体系的成本，定期组织应用培训，提升系统接入的覆盖度及问题单闭环跟进。

• 引入和升级先进的数据监控和分析工具。

• 定期培训相关人员，确保其熟练掌握新技术和新工具。

• 建立技术支持团队，负责日常监控和问题处理，确保监控体系的持续高效运行。

1、高层支持全员参与：

2、数据质量意识教育：

3、红线抽检绩效应用：

核心在于构建一套全面的数据质量管理框架，为数据全生命周期管理建立标准和评估机制、识别并优先解决高性价比的问题、专项突破反复出现的疑难杂症、全面提升全员数据质量意识。随着信息化技术飞速发展和组织文化提升，数据质量管理和监控将更加依赖智能化、自动化的技术手段,坚持数据质量提升，组织才能在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。