数据这个词在现实中我们经常用，但是数据质量管理很多人就不知道是什么了，这也并不复杂，简单来说，这个其实就是集合各种为一体，这其中包括了业务上，技术上及方法论，以及管理上等等。而数据质量本身却包含着两个层面，第一是数据使用过程的标准规范，蒂亚斯数据自身的质量。在每个阶段的数据里，其实都有可能出现各种质量问题，这时候就需要有效的监控以及管理，通过各种方法确保提升数据的质量，那么问题来了，数据质量的管理都有哪些办法呢?如果你也不知道的话，那就赶紧看看下文吧。

　　第一执行好相关的管理工作

　　其实数据质量管理的方法总共有两大类，第一就是执行管理工作，那么如何执行管理工作呢?总共有5个小点给大家介绍，首先我们要对数据进行剖析，也就是说需要相关人员对已知的数据问题进行一系列的评估，注意要在目标范围内进行评估。这样才能进一步发现数据的问题。从而进行调研任务，然后是做好数据质量操控的程序，在上一步我们已经知道数据的问题，下面就是进行操控这一步骤了，主要是整改方式以及制定评估的方式，要制定质量检测报告，以及检查和监控的频率。第三是定义需求，根据质检的规则以及程序，来定义数据质量，第四是确定水平，我们需要把这个质量的水平确定好，就要研究数据质量，目前是处于什么样的水平，根据确定的数据质量水平可以观察到数据的错误情况。第五就是管理相关的问题。发现问题后，针对不一样的难题进行不一样的修改计划，比如补录，修改以及等等即可。

　　第二建立好规范

　　第2个办法就是建立质量管理的规范，那么怎样建立的?首先要明确质量管理的角色，建立相应的执行工作流程，评估工作，同时还要准备好绩效考核，以及管控方式等等。

　　这就是介绍的数据质量管理的两大方法，其实现实中管理的方法还有很多，大家可以去查阅，在数据治理体系中，质量管控非常关键，因为它的效果很快，数据治理中重要的一环也是数据质量管控，只有做好这一块内容，才能挖掘数据的有效价值，那么你怎么看?