本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业最重要的资产之一，为了确保数据资产的安全、合规和有效利用，我国相关部门制定了《数据治理指引》，本文将重点解读第二十七条——数据质量管理与监控，以期为我国数据治理工作提供有益参考。
数据质量管理
1、定义：数据质量管理是指对数据资产进行全生命周期管理，确保数据质量满足业务需求的过程，其核心目标是提高数据准确性、完整性、一致性、时效性和可用性。
2、数据质量管理内容：
（1）数据质量评估：通过数据质量评估，了解数据质量现状，为后续数据质量提升提供依据。
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（2）数据质量改进：针对评估中发现的问题，制定相应的改进措施，提高数据质量。
（3）数据质量监控：建立数据质量监控机制，实时跟踪数据质量变化，确保数据质量持续稳定。
3、数据质量管理方法：
（1）数据质量指标体系：建立科学、全面的数据质量指标体系，用于评估和监控数据质量。
（2）数据质量评估工具：运用数据质量评估工具，对数据进行自动或手动检查，发现数据质量问题。
（3）数据质量改进措施：根据数据质量问题，制定针对性的改进措施，如数据清洗、数据归一化等。
数据监控
1、定义：数据监控是指对数据资产进行实时跟踪和监控，确保数据安全、合规和有效利用的过程。
2、数据监控内容：
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（1）数据安全监控：监控数据访问、传输、存储等环节，确保数据安全。
（2）数据合规监控：监控数据收集、处理、使用等环节，确保数据合规。
（3）数据质量监控：实时监控数据质量变化，确保数据质量满足业务需求。
3、数据监控方法：
（1）数据安全监控：采用数据加密、访问控制、审计日志等技术手段，确保数据安全。
（2）数据合规监控：通过数据合规性检查、数据分类分级等手段，确保数据合规。
（3）数据质量监控：运用数据质量监控工具，实时跟踪数据质量变化，确保数据质量。
数据质量管理与监控实施要点
1、建立数据质量管理与监控组织架构，明确各部门职责。
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2、制定数据质量管理与监控政策、制度，规范数据治理工作。
3、加强数据质量管理与监控培训，提高相关人员素质。
4、利用先进技术手段，提高数据质量管理与监控效率。
5、定期开展数据质量管理与监控评估，总结经验，持续改进。
《数据治理指引第二十七条：数据质量管理与监控》强调了数据质量管理和监控在数据治理中的重要性，通过实施数据质量管理与监控，可以有效提高数据资产的质量，保障数据安全，促进数据资源的合理利用，我国企业应充分认识数据质量管理与监控的重要性，不断完善相关措施，为数据治理工作提供有力保障。
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