前提：
数据时代，数据产生的价值越来越大，基于数据的相关技术，应用形式也快速发展，当前各大厂商、用户都在探索与数据相关的开发技术、应用场景和商业模式，最终目的就是挖掘数据价值，推动业务发展。而只有高质量的数据才能够真正意义上实现数据价值的最大化，没有数据治理，没有数据质量的保证，再多的业务和技术的投入，都可能是徒劳的。
背景
公司经过多年信息化系统建设和应用，积累了大量的数据信息, 这些数据已然成为公司的核心资源之一。搭建数据平台，将企业运营数据以主题的形式整理，以服务的方式向数据使用方提供数据服务，促进数据在企业内部共享流通，外部开放，提高数据利用率。
为快速解决现有系统中存在的字段空值率高、数据异常、表字段命名混乱等问题，在数据服务平台中规划数据质量管理模块，快速定位问题数据，自动的对数据进行定期巡检，发现数据中存在的问题，输出数据质量报告。为不断提升数据质量，为后续的数据分析提供有效的数据基础。
数据质量管理全过程
标准定义
质量监控
质量分析
质量报告
重大问题及时告警
流程整改发起
绩效评估
系统管理
质量评价方法
