数据质量管理是信息技术领域中至关重要的一个环节，它旨在确保企业数据的准确性、完整性、一致性和时效性，从而支持有效的业务决策和系统运行。本篇主要围绕数据质量管理的定义、原因、范围以及项目构架展开详细阐述。
什么是数据质量？数据质量可以从两个方面来理解。一是数据本身的绝对质量，包括数据的真实性（数据需准确反映业务事实）、完备性（数据全面，无遗漏）和自洽性（数据间满足约束关系，无矛盾）。这些属性是数据的基础，确保了数据的可靠性。另一方面是数据的过程质量，涉及数据的使用质量（正确使用数据以得出正确结论）、存贮质量（数据安全地存储于适当介质）和传输质量（高效、准确的数据传输）。数据的过程质量直接影响到数据的效用和系统的稳定运行。
建立数据质量管理体系的原因在于，当前企业面临着多地区、多产品、多业务、多系统的复杂环境，数据常常出现不一致、不完整、不统一等问题，这可能导致业务误解、决策偏差和高昂的维护成本。因此，数据质量管理标准和指导方案成为解决这些问题的关键。
数据质量管理的范围并不包括软件或产品的提供，而是专注于数据质量管理规范和问题解决方案，仅对重构数据和目标数据进行修改，同时提供源数据的检测分析和质量报告。它可以应用于主数据管理、数据仓库和数据挖掘系统，但不涉及这些系统的架构模型。
数据质量管理项目构架通常包括以下几个步骤：进行源数据系统分析，深入理解业务逻辑和数据结构，制定业务规则和数据逻辑规则。接着，利用验证引擎根据这些规则检查源数据和目标数据，记录校验结果。修正引擎则依据校验结果进行自动或手动修正，并保存修改记录。数据分析和管理过程中，要通过校验结果发现问题，参考修正记录提出改进策略。项目的主要任务包括源系统剖析（确定数据语义一致性）、元数据定义（分析数据存储结构并保持结构一致性）、数据验证（多种类型的验证规则确保数据质量）、数据修正（提供自动和人工修正机制）以及元数据管理（在整个解决方案中管理和跟踪元数据）。
通过这个框架，企业可以有效地提升数据质量，确保业务流程的顺畅和决策的准确性。同时，元数据管理作为贯穿始终的一部分，对于监控数据质量的变化和改进具有重要意义。因此，数据质量管理不仅是技术层面的问题，更是企业管理和战略决策的重要组成部分。
