每个行业的高管和高级领导人都知道数据的重要性。它可以带来数字化转型，推动组织超越其竞争对手。但是，要想让数据为这些举措提供动力，它必须是现成的，高质量的，并且与业务相关。事前预防即防患于未然，是数据质量管理的上上之策。数据质量管理的事前预防可以从组织人员、标准规范、制度流程三个方面入手。
1、加强组织建设
企业需要建立一种文化，以让更多的人认识到数据质量的重要性，这离不开组织机制的保障。建立数据质量管理的组织体系，明确角色职责并为每个角色配置适当技能的人员，以及加强对相关人员的培训和培养，这是保证数据质量的有效方式。
（1）组织角色设置
企业在实施数据质量管理时，应考虑在数据治理整体的组织框架下设置相关的数据质量管理角色，并确定他们在数据质量管理中的职责分工。常见的组织角色及其职责如下。
数据治理委员会：为数据质量定下基调，制定有关数据基础架构和流程的决策。数据治理委员会定期开会以新的数据质量目标，推动测量并分析各个业务部门内数据质量的状态。
数据分析师：负责数据问题的根因分析，以便为数据质量解决方案的制定提供决策依据。
数据管理员：负责将数据作为公司资产进行管理，保障数据质量，例如定期数据清理、删除重复数据或解决其他数据问题。
（2）加强人员培训
数据不准确的主要原因是人为因素，加强对相关人员的培训，提升人员的数据质量意识，能够有效减少数据质量问题的发生。
数据质量管理培训是一个双赢的过程。对于员工来说，通过培训，自己不仅能够认识到数据质量对业务和管理的重要性，还能学习到数据管理理论、技术、工具等知识和技能，确保上游业务人员知道他们的数据对下游业务和应用程序的影响，让自己在工作中尽可能不犯错、少犯错，提高自己的业务处理效率和质量。对于企业来说，通过培训，可以使数据标准得到宣贯，提升员工的数据思维和对数据的认识水平，建立起企业的数据文化，以支撑企业数据治理的长治久安。
此外，企业应鼓励员工参加专业资格认证的培训，这样能够让相关人员更加系统性地学习数据治理知识体系，提升数据管理的专业能力。
2、落实数据标准
数据标准的有效执行和落地是数据质量管理的必要条件。数据标准包括数据模型标准、主数据和参考数据标准、指标数据标准等。
（1）数据模型标准
数据模型标准数对数据模型中的业务定义、业务规则、数据关系、数据质量规则等进行统一定义，以及通过元数据管理工具对这些标准和规则进行统一管理。在数据质量管理过程中，可以将这些标准映射到业务流程中，并将数据标准作为数据质量评估的依据，实现数据质量的稽查核验，使得数据的质量校验有据可依，有法可循。
（2）主数据和参考数据标准
主数据和参考数据标准包含主数据和参考数据的分类标准、编码标准、模型标准，它们是主数据和参考数据在各部门、各业务系统之间进行共享的保障。如果主数据和参考数据标准无法有效执行，就会严重影响主数据的质量，带来主数据的不一致、不完整、不唯一等问题，进而影响业务协同和决策支持。
（3）指标数据标准
指标数据是在业务数据基础上按照一定业务规则加工汇总的数据，指标数据标准主要涵盖业务属性、技术属性、管理属性三个方面。指标数据标准统一了分析指标的统计口径、统计维度、计算方法的基础，不仅是各业务部门共识的基础，也是数据仓库、BI项目的主要建设内容，为数据仓库的数据质量稽查提供依据。
3、制度流程保障
（1）数据质量管理流程
数据质量管理是一个闭环管理流程，包括业务需求定义、数据质量测量、根本原因分析、实施改进方案、控制数据质量。
（2）数据质量管理制度
数据质量管理制度设置考核KPI，通过专项考核计分的方式对企业各业务域、各部门的数据质量管理情况进行评估。以数据质量的评估结果为依据，将问题数据归结到相应的分类，并按所在分类的权值进行量化。总结发生数据质量问题的规律，利用数据质量管理工具定期对数据质量进行监控和测量，及时发现存在的数据质量问题，并督促落实改正。
