数据质量管理的旅程并非一蹴而就，而是一个从应急到常态、从事后到事前、从治标到治本的持续演进过程。回顾第三方数据质量管理的缘起，正是源于对“标准形同虚设、责任主体不明”等痛点的深刻洞察。五年的实践积累，不仅凝练出了行之有效的管理模型，更勾勒出一条清晰的落地路线图。这条路线指引着我们如何分阶段、有重点地推进工作，最终实现数据质量在源头上的自我净化与持续优化。
1. 快速突破，建立信任： 旅程的第一步应从提升“高频共享数据”的质量开始。这类数据使用频次高，一旦质量改善，数据使用部门的获得感立竿见影，能迅速提升其对数据共享体系的信心与参与度，打破“数据质量差-不愿用-数据价值无法体现”的恶性循环。同时，为重点项目（如一网通办、城市生命线等）的数据质量保驾护航，能够直接体现数据治理对核心业务的支撑价值，赢得关键支持。
2. 深化治理，规则共识： 在取得初步成效后，工作应向纵深发展。其核心在于“共识规则”。这意味着质量规则的制定不能停留在技术层面的空值、格式检查，而应深入业务核心，将法律法规、业务规范转化为可执行的数据质量规则。例如，校验“一个自然人是否仅有一个个人独资企业”。通过与业务部门充分共识这些规则，使其认可问题的有效性，后续的问题推送与修复才能顺畅无阻。此外，通过“异议核实”机制，做到发现一个问题、厘清一类规则、解决一批隐患。
3. 前置管控，源头自治： 最高阶的管理是防范于未然。这意味着要将质量管理动作前置到信息化项目的建设阶段。具体而言，将数据标准和质量要求嵌入项目验收环节，对新建系统产生的数据质量进行评测，从源头规避劣质数据的产生。同时，推动“源头自评”机制，鼓励和要求数据源头部在共享数据前，先行依据标准进行自我检查和整改，变被动接收工单为主动保证质量，从而实现数据质量的自我驱动和持续优化。
从解决迫在眉睫的高频数据问题，到与业务深度对焦达成规则共识，再到将管控关口前移至数据产生的源头，这条演进路径清晰地展示了数据质量管理从“亡羊补牢”到“未雨绸缪”的升华。其最终目标是构建一个充满韧性的数据质量生态系统，让高质量数据成为所有数据生产者的自觉追求，从而为数据要素的顺畅流通与价值深化提供不竭的动力。
龙石数据数据质量智能管理平台
龙石数据数据质量智能管理平台(以下简称平台)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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