数据质量是数据治理建设的重要一环，与元数据管理、数据标准化及数据服务管理等共同构建了数据治理的体系框架。建设一个完整DataMan质量监管平台，将从监控、标准、流程制度等方面提升信息管理能力，优先解决所面临的数据质量和数据服务问题，其效果体现以下几个方面：
监控数据资产质量状态，为优化数据平台和数据仓库性能、合理配置数据存储资源提供决策支持；
持续推动数据质量监控优化预警、实时监控的机制；
重点优先监控关键核心数据资产，管控优化20%核心资源，可提升80%需求应用性能；
规范了问题故障的跟踪、Review、优化方案。从数据中提炼价值，从方案中形成标准化的知识体系；
由技术检测到业务监督，形成闭环工作流机制，提高整体数据质量，全面提升服务业务水平。
数据质量是数据仓库建设、数据应用建设和决策支持的关键因素，可通过完善组织架构和管理流程，加强部门间衔接和协调，严格按照标准或考核指标执行落地，确保数据质量方能将数据的商业价值最大化，进而提升企业的核心竞争力和保持企业的可持续发展。
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