现阶段，我国数字政府的基础建设取得了较大的进展，伴随着基础库、交换平台、资源目录、城市大脑等数字政府支撑平台的深化应用，数据量快速增长，数据量的增长必然带来数据质量管理的问题。本文通过对政务数据质量管理体系和工作机制的研究，提出现状评估、问题溯源、质量修复、考核评价的四步走解决方案，结合管理制度、工作指南和考核标准，以及基于智能化的数据探索技术，明晰政务数据质量管理的架构、流程、机制、评价指标、规章制度等工作内容[1]，建立健全数据质量管控机制，指导数据质量提升，通过数据质量管理激活数据资源价值[2]，为数字政府建设提供良好的数据支撑。
文章聚焦数据产品质量新需求，提出从“自用”到“他用”“监管”的转变。创新构建数据产品质量体系框架，以盒装数据为例，构建时间、空间、内容完整性评测模型。为数据产品购买者和市场监管提供检测依据和标准，促进数据市场健康发展。
B站数据平台元数据建设：从散落到统一，构建完善的元数据服务。通过统一元数据模型、采集、存储和查询方式，实现数据发现与治理的高效支持。采用URN协议统一标识元数据资源，构建实体关系模型，为跨域数据表提供全局视角的统一标识，助力业务迭代和治理效率提升。
探究数据质量的多维度：准确性、完整性、及时性、一致性和唯一性。如同燃油之于汽车，高质量数据驱动企业精准决策。深入分析数据质量指标，揭示提升数据价值的管理策略与实施框架。数据治理，从理解数据质量核心维度开始，为您的数据引擎注入纯净动力。
本文深入探讨了数据质量的定义、重要性及评估标准，涵盖了完整性、规范性、一致性、准确性等多维度指标。同时，介绍了数据质量评估的必要性，并提供了数据质量管理的十步方法，帮助解决数据质量问题，确保数据的有效利用和业务决策的准确性。
数据质量：准确性与一致性的深度解析。为何两者缺一不可？数据准确性强调真实性，而一致性关注合规与逻辑。违反一致性必违反准确性，反之则不然。本文通过实例详细阐述了两者的区别与联系，并强调组织内部需提前定义数据质量维度，确保数据价值的最大化。
深入探讨数据质量的重要性与问题，包括ISO 8000标准介绍和常见的数据质量问题。从信息技术和用户角度解析高质量数据的特征，揭示多数据源、主观判断、计算资源限制等导致的低质量数据问题，为数据质量提升提供关键见解。
政务数据治理的目标是通过构建公共数据端到端全生命周期的数据管理体系，形成统一的数据采集汇聚、共享开放、开发利用等过程的决策机制、流程和规则。基于高质量的数据，在确保安全合规的前提下，实现跨部门、跨业务、跨系统的数据流通。
本文为2021年10月15日由江苏省工业和信息化厅、国家工业信息安全发展研究中心主办，数据资源服务创新专业委员会承办的新要素·数据管理创新论坛演讲嘉宾——国家工业信息安全发展研究中心杨柳老师的“数据质量评估体系构建与评估治理实践”演讲内容。
信息时代数据成为宝贵资产，数据质量直接影响其价值。随着大数据发展，数据质量面临新挑战。本文提出一套全面数据质量管理策略，包括建立评价体系、监控质量信息、持续改进机制和完善元数据管理，助力企业提升数据质量，为信息系统提供高质量数据支持。
