今天分享的是：大数据技术标准推进委员会：2025数据质量管理实践指南1.0
报告共计：28页
《数据质量管理实践指南（1.0版）》核心内容总结
在数字经济时代，数据已成为关键生产要素，数据质量管理成为企业合规经营、业务创新的核心支撑，更是『数字化』转型的“生命线”。该指南系统阐述了数据质量管理的核心内容、实施路径、挑战与趋势，为各行业提供了全面的实践指引。
指南明确，数据质量是数据符合目标需求的程度，具有多维度性、动态性、关联性和相对性，其评价标准与具体业务场景紧密相关。数据质量管理则是在数据全生命周期中，通过标准制定、技术部署、组织流程建立，持续监控、评估和改善数据质量的系统化活动，涵盖PDCA循环、六西格玛、TDQM等多种成熟方法论，同时遵循国内外多项标准规范。
数据质量管理的核心价值体现在提升数据价值与业务效能、保障决策可靠、平衡数据共享与合规管控等方面，但实践中易陷入忽视业务导向、缺乏全流程管理、视为短期项目等误区，还面临质量管控与业务优先级、存量与增量数据治理的冲突。
指南提出，数据质量管理需构建“需求定义-规则制定-稽核执行-问题整改-评价优化”的全流程体系，建立实时与定期结合的监控机制，通过专项检查、日常监测、过程评估三维度开展质量核查，并针对数据全生命周期各阶段明确责任分工与管理要点。组织层面需搭建“决策-管理-执行”三级架构，配套完善制度体系、人员培训、评价考核与工具平台等保障措施。
实施过程中，需强化领导支持、明确认责机制、建立评价体系、构建业务与技术部门深度协作的嵌入式治理模式。当前数据质量管理面临数据量激增加大校验成本、复合型人才短缺、合规约束强化、多模态数据治理难度升级等挑战。
未来，数据质量管理将呈现智能化与自动化发展趋势，政策赋能作用持续凸显，伦理合规与质量管理深度融合，且管理范围将延伸至非结构化数据，实现全类型数据质量管控覆盖，为数据要素价值释放提供坚实保障。
以下为报告节选内容
