随着数字化转型的深入推进，企业越来越多地应用到数据。 在数字化转型过程中，企业如何获取和使用数据？ 如何建立有效的数据治理机制，以保证数据的质量？ 这些问题已经成为影响数字化转型成败的关键因素。 当前，企业业务数字化转型正如火如荼地进行中。 在实施过程中，各部门通过组织架构调整、业务流程优化等方式建立起有效的数据治理机制，以确保数据采集后能够及时准确并按需使用。 但是，企业业务数字化转型往往是“摸着石头过河”，企业面临着众多未知挑战以及不确定性、复杂性、多变性等问题，如何快速、高效地实现业务数字化转型，保障数据质量是一个非常重要且迫切需求的问题。

1.数据质量影响数字化转型的成败

目前，数据质量的管理还处于初级阶段。 数据量大、结构复杂、价值多样，是企业最重要的资产。 [1]但是，我们仍然可以看到，企业对数据质量管理的重视程度远远不够。 [2]尤其是一些大中型企业，由于组织架构设计不尽合理、管理流程不够规范、缺乏统一的标准化流程，使得数据源获取和使用面临着很多问题，其中包括获取不及时、质量差、缺少有效的技术手段等。 [3]而随着数据规模不断增长及应用的深化，企业也越来越意识到数据对于数字化转型至关重要。 [4]因此，企业应积极采取措施保障数据质量，以实现业务数字化转型目标。 [5]此外，由于存在着数据采集、治理和使用中的各种问题（例如：不同业务系统之间存在大量数据孤岛）以及缺乏对各系统提供商之间的合作关系的了解（不同系统之间存在较大差异）等问题，也会影响到数字化转型质量和效果。

2.数据质量保障需求：从上到下全面推进

在业务数字化转型过程中，需要从上到下全面推进数据质量保障体系建设。 首先，数据管理从顶层设计开始，通过组织架构的调整和数据标准的建立来解决数据质量问题； 其次，加强过程监控，通过流程优化和规范数据标准的制定来解决数据的准确性、及时性和一致性问题； 最后，从企业内部来看，建立高效的组织结构、明确统一标准体系以及规范管理流程是解决企业数据质量问题的有效途径。 同时，从上到下建立企业各业务部门协作机制以及业务系统之间协同机制也十分重要。 例如，要让企业各业务部门明确各自在信息系统中所扮演的角色及其工作内容，以便更好地协调配合和支持；对系统之间共享的信息资源进行合理分配、优化整合等。 通过以上举措，能够更好地保障各部门有效地进行信息交互和资源共享，从而提高整个集团的效率和价值。

3.数源质量管理方案：全方位的数据质量提升服务

企业在使用数据的过程中，也面临着诸如：数据资产不清晰、数据不准确、数据质量低导致的各类应用障碍等问题。 那么，如何解决这些现实问题呢？ 首先，可以通过数源质量管理平台建设一套完善的数据质量评估体系，通过对大量数据进行分析和汇总，建立全面的、标准化的质量评估标准。 其次，针对企业在不同业务领域所面临的应用和场景对系统要求不同等情况，数源质量管理平台还提供了全面、丰富的系统功能，满足不同客户个性化需求。 同时还提供了一套完备的质量保障服务体系，帮助客户提升其数据运营能力和应用效率。 通过数源质量管理平台对企业进行全方位、系统化的数据提升管理服务。

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