确立了第三方数据质量管理的理念之后，企业面临的下一个核心问题便是：如何将其落地？一套经过实践检验的方法论模型至关重要。基于多年在政务及大型企业领域的实践，我们提炼出第三方数据质量管理的“一个目标、三个准备、四个活动、N个相关方”模型（简称“1-3-4-N”模型），为组织提供了一张清晰的实施路径图。
一、 “1个目标”：以价值为导向，聚焦关键矛盾
模型的第一步，也是最为关键的一步，是确立一个“小而核心”的目标。许多数据质量项目的失败，始于试图“一步到位”地解决所有问题，最终因摊子过大、阻力过强而陷入停滞。
成功的实践表明，目标必须精准聚焦于当前最能体现数据价值、或痛点最深的领域。具体可遵循两大原则：
1. 提升高频共享数据质量：优先解决那些被多次申请、广泛使用的数据问题。快速提升数据消费者的获得感，能最直观地展现项目价值，建立初步信任。
2. 保障重点项目数据质量：围绕“一网通办”、“智慧城市”等领导关注的核心项目，为其提供质量护航。这能将数据质量工作与组织的战略重点绑定，获得高层持续支持。
二、 “3个准备”：为管理变革奠定基石
在行动之前，三项准备工作是确保项目平稳启动的基石：
● 定制度：形成具有约束力的管理办法，明确第三方管理的权威、各方的职责、工作流程与考核机制。
● 收需求：广泛调研数据消费方（业务部门、分析团队）的诉求，并将其转化为具体的数据质量要求。
● 定范围：基于确立的目标，清晰界定首批纳入管理范围的数据源和业务部门，确保初战必胜。
三、 “4个活动”：构建运营闭环的核心引擎
这是模型中的执行核心，构成了一个持续运转的PDCA闭环：
1. 评测：基于共识的标准与规则，对数据质量进行自动化、常态化的监测与评估，客观发现问题。
2. 修复：将发现的问题以管理工单的形式，推送至明确的责任源头部门，并跟踪其整改过程。
3. 评价：建立量化指标体系，对各部门的数据质量水平与改进成效进行定期评价与排名。
4. 协调：这是最具“艺术性”的一环。通过培训、座谈、函告、简报等柔性方式，持续沟通，统一认知，化解阻力，促进协作。
四、 “N个相关方”：协同共治的组织保障
数据质量管理是典型的“一把手”工程，需要N个相关方的共同参与与协同。这包括：提供决策支持的高层领导、作为责任主体的各业务部门、负责数据汇聚治理的技术平台团队，以及扮演独立监督角色的第三方管理团队。模型的成功，依赖于清晰界定并有效联动这“N个相关方”。
精密的模型需要强大的平台作为载体，才能实现规模化、可持续的运营。龙石数据质量管理平台的产品设计，深度融入了“1-3-4-N”管理模型的思想。龙石数据数据质量智能管理平台依托于云计算、大数据、人工智能等先进技术手段，采用自主研发方式，支持海量数据离线和实时评测，涵盖了从数据探索、数据评测到问题数据修复全生命周期管理过程。数据质量平合涵盖 DCMM 数据质量能力域的4个能力项，并充分融合 PDCA 质量持续管理方法、DAMA 数据质量管理职能域的 12 个活动、《GB/T 36344 信息技术数据质量评价指标》中定义的6类一级指标和 20 类二级指标的评估框架等理论知识，建立科学、合理、全面的数据质量评价体系。
平台结合了新一代人工智能推荐算法，根据数据特征，结合龙石数据海量的云规则库、云标准库，智能推荐数据质量评测模型与算法，使得业务人员无需具备相关专业技能，也能够实现数据质量“一键评测”。独有的问题数据溯源技术，实现问题数据精准派发、智能派发，全过程可追溯、可审计。结合智能修复建议功能，帮助技术人员和业务人员快速修复问题数据。
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