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解读
数据治理指引第二十七条指出，组织应建立数据质量监控体系，对数据质量进行定期评估，并制定持续改进策略，这一条明确了数据质量监控与持续改进在数据治理中的重要性，为组织提供了具体实施路径。
数据质量监控体系
1、监控目标：确保数据质量满足业务需求，提高数据可信度和可用性。
2、监控内容：包括数据准确性、完整性、一致性、及时性、安全性等方面。
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3、监控方法：
（1）数据源监控：对数据采集、存储、处理等环节进行监控，确保数据源头质量。
（2）数据指标监控：根据业务需求，设定数据质量指标，如数据缺失率、错误率等。
（3）数据异常监控：对数据异常情况进行实时监控，及时发现并处理问题。
（4）数据生命周期监控：对数据从产生到消亡的全生命周期进行监控，确保数据质量。
4、监控实施：
（1）建立数据质量监控团队，明确职责分工。
（2）制定数据质量监控计划，明确监控周期、监控内容、监控方法等。
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（3）利用数据质量管理工具，实现自动化监控。
（4）定期召开数据质量监控会议，分析监控结果，制定改进措施。
持续改进策略
1、建立数据质量改进机制：明确数据质量改进目标、改进措施、责任主体等。
2、数据质量改进措施：
（1）数据清洗：对存在错误、缺失、不一致等问题的数据进行清洗，提高数据质量。
（2）数据治理：完善数据标准、规范，加强数据质量管理。
（3）技术手段：利用数据挖掘、机器学习等技术，提高数据质量。
（4）人员培训：加强对数据质量管理人员的培训，提高其业务能力和数据质量意识。
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3、持续改进实施：
（1）定期评估数据质量改进效果，调整改进措施。
（2）将数据质量改进纳入组织绩效考核体系，激励相关人员积极参与。
（3）与业务部门沟通，了解业务需求，确保数据质量改进与业务发展同步。
数据治理指引第二十七条强调了数据质量监控与持续改进在数据治理中的重要性，组织应建立完善的数据质量监控体系，制定持续改进策略，确保数据质量满足业务需求，通过数据质量监控与持续改进，提高数据可信度和可用性，为组织创造价值。
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