大数据时代，企业需要利用数据来驱动业务发展，而业务发展的关键则是数据质量。 如果把数据比作企业的血液，那么质量就是血液的流通和循环。 如果这条血液有杂质或堵塞，那么血液运行将不顺畅；如果这条生命之血出现了错误、有故障或者被污染，那整个血液循环将不能正常工作，进而影响企业的健康发展。 所以说，数据质量和大数据治理是密不可分的关系。

1.大数据时代，数据的重要性不言而喻

数据质量是企业实现战略目标的基础，也是企业发展的关键。 当企业在制定业务战略、制定发展目标时，数据质量水平往往决定了战略是否能够成功实施。 在商业竞争日趋激烈、信息传播速度越来越快的今天，要想在市场中站稳脚跟并赢得用户的青睐，就必须要拥有更高品质的数据。 如果将传统数据比作人体血液，那么数据质量就是血管内部的杂质或堵塞；如果血液受到污染或受细菌、病毒等微生物污染，那么就会导致血液循环受阻，从而影响正常运行。 因此，如果要实现对数据管理质量进行管控和提升，首先要做的就是对海量数据进行处理与分析，使其具备更高价值性和可靠性；其次是通过大数据技术来建立一套科学合理完善的质量管控体系与标准操作流程。

2.大数据治理的基本框架

数据治理是指通过对原始数据进行采集、整理，分析加工形成的具有价值信息的过程，包括数据标准、数据质量与安全等。 数据标准：用于规范和定义原始数据的类型和属性； 质量与安全：规定原始数据在采集、处理或传输过程中应该满足的规则或者要求，包括对所有原始信息按照统一标准进行加工处理，并保证不丢失任何一条有价值信息； 完整性：规定所有数据来源应保持一致性和完整性，确保其真实性、准确性和完整性。 在此基础上，我们可以进一步分析业务需求中出现了哪些具体问题来帮助我们提高数据质量，同时还要考虑到企业本身有没有能力来满足这些具体的需求。

数据质量对企业的发展至关重要，如果没有高质量的数据，企业的业务发展就无从谈起。通过大数据挖掘与分析平台的建立，可以帮助我们更好地管理数据资产，提升信息系统的安全性和可靠性，降低经营风险。

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