當我們聽到數據管理這些詞時，“ 數據質量 ”和“數據治理” 這兩個術語出現了很多，它們應該是因為這些是確保組織以最佳方式利用其信息的重要功能。

問題是，這些術語經常互換使用。更糟糕的是，他們習慣于在數據操作中建議可能實際上不存在的層次結構。例如，有些人認為數據質量僅僅是數據治理的一個組成部分，它無法使質量得到應有的重視。

當然，數據質量和治理在數據驅動的組織中起著至關重要的作用。然而，他們的角色和責任是完全不同的。

數據質量旨在確保組織擁有的所有數據完整，準確，并為業務用戶分析，共享，轉化為決策洞察力等做好準備。數據質量始終非常重要。但隨著公司從越來越多的來源以及各種格式收集越來越多的數據，數據質量的戰略價值也急劇上升。

如今，組織從多個企業應用程序，網站，移動設備和社交網絡收集數據。隨著物聯網（IoT）的增長及其無數連接對象的產生和共享信息，數據量可能會進一步增加。最近的一項研究測到2020年將有204億個連接設備，因此組織必須擁有強大的數據質量流程，以確保數據的海嘯保持清潔和最新。

數據治理與創建組織將使用數據的框架和規則有關。因此，其目的與數據質量完全不同。雖然數據治理在某些企業仍被視為基于IT的功能，但其當前的主要作用是確保必要的數據通知關鍵業務功能。

一種簡單的方法來區分兩者之間的關系，看看它們是否可以是一個獨立的功能。數據質量有一個基本目的：收集和清理數據并確保數據的完整性，及時性和準確性。如果沒有質量數據來構建框架，就沒有理由擁有數據治理流程。實質上，如果沒有穩定的質量數據供應，數據治理就變得毫無意義。

數據質量和治理是具有根本不同職責的補充功能。真的沒有理由混淆兩者。可以肯定的是，數據治理對于組織來說非常重要，特別是隨著數據和數據源的數量不斷增長，信息資源在業務運營和成功中發揮著越來越重要的作用。忽略數據治理是為了歡迎諸如對數據資源缺乏控制，數據濫用，安全和隱私漏洞，集成問題，不遵守法規等問題。

除了理解兩個以數據為中心的學科之間的差異之外，組織必須真正掌握數據質量對其成功的重要性。

數據質量應該是任何企業的戰略重點。進入組織的大部分數據都是不完整或不準確的，因此在將數據用于分析之前，公司必須采用流程和工具來清理數據，尤其是在最終用于客戶約束時。忽視數據質量有一個巨大的缺點。這可能導致收入大幅下降，客戶服務質量下降，競爭優勢喪失，品牌受損以及其他負面影響。

?可靠的數據質量管理戰略應包括三個主要組成部分：獲得業務規則的組織一致性; 采用正確的技術來管理數據質量; 并投入所需的時間和人力資源來維持數據質量。

對于希望利用客戶數據作為戰略優勢的公司而言，這些都非常重要。需要進行組織協調，因為高質量的數據對組織的不同部分意味著不同的東西，無論是銷售、人力資源、產品開發還是其他領域。整個組織應就在確定數據質量時使用哪些業務規則達成一致。

擁有合適的技術可以使數據質量管理更容易，成本更低。令人驚訝的是，許多組織繼續使用電子表格和數據管理流程手動管理數據質量，這些流程需要大量的人工輸入，因此是勞動密集型且成本高昂的。如今，要在許多公司所需的水平上有效地進行數據質量管理，需要自動化，而這需要使用正確的技術。

盡管許多數據質量任務都可以自動化，但組織仍然必須投入成功管理流程所需的時間和資源。人們需要定義業務規則，選擇和使用正確的軟件，并監督整個過程。

管理數據質量是IT組織目前面臨的最具挑戰性的過程之一，鑒于數據量和數據來源不斷增長，這一過程并不容易。許多企業面臨數據質量問題，其特征是數據冗余，數據不完整或缺失，數據過時，缺乏數據標準，以及不同系統的記錄字段解析不當。

這些都是重大挑戰。質量差的數據可能會破壞業務計劃，并導致整個組織的生產力下降。如果未解決數據質量問題，分析師，管理人員和其他業務用戶將無法從數據中獲得最佳價值，也無法從數據中獲得洞察力。

幸運的是，通過適當的流程，技術和資源，組織可以增強其數據質量工作。鑒于他們在數據管理，挖掘和分析工具方面所做的重大投資，提高數據質量是一項合理的商業決策，應該能夠提供可靠的回報。