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本文深入探讨了数据质量管理的重要性，强调高质量数据是发挥数据价值的基础。数据质量管理涉及识别业务驱动因素、设定目标和原则、理解基本概念以及执行一系列活动，如定义高质量数据、评估数据质量、识别改进方向和开发数据质量操作。此外，工具和方法的选择，如预防措施、纠正措施和统计过程控制，对于提升数据质量至关重要。数据治理和组织文化变革也是实现数据质量提升的关键因素。
一、前言
本文是《DAMA数据管理知识体系指南》第13章的读书笔记，主要讲述数据质量相关的内容（之前数据治理-数据质量管理（上）已经较为详细地总结过数据质量相关的内容，可以参考）。数据质量是整个数据管理课题的最核心内容，数据管理的所有活动都是围绕提升组织的数据质量进行的。数据质量包含的范围较广，本章对数据质量进行了系统性的介绍，对大家进一步认识数据质量有较大的参考价值。全文约7000字，如果时间充足建议大家在PC端进行阅读。
二、内容结构
本章节首先对高质量数据需求的必要性进行强调，高质量数据是发挥数据价值的必要前提，然后对数据质量管理的常见驱动因素和原则进行总结；并对数据管理中的重要概念进行解释，数据质量、数据质量核心维度、数据质量管理流程等；然后针对数据质量管理活动的流程进行分步分析，并对其中用到的方法和工具进行总结；最后对整个活动的实施评估和企业组织的数据文化变革进行阐述。整个文章对数据质量管理进行了较为全面的铺成叙述，让我们对数据质量管理的概念和活动流程以及注意事项有
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