作者：禅与计算机程序设计艺术
数据质量是一个企业生命周期中不可或缺的一环。随着互联网、移动互联网、物联网等新型通信技术的应用以及各类数据的快速生成，数据产生的速度越来越快、数量也越来越多。如何有效地管理这些海量的数据，保证其质量，成为企业面临的头号难题。数据质量管理是确保数据准确、完整、时效、正确、及时的过程。其核心任务包括：数据获取、加工、存储、使用和交流。数据质量管理（DQA）作为数据管理的重要组成部分，在现代企业信息系统建设中扮演着举足轻重的作用。因此，数据质量管理是一个具有系统性、复杂性和实践性的过程，涉及到众多人员、机构、技术和工具，通过对数据的收集、分析、处理、评估、保护和运营等方面进行一系列活动，以实现数据价值的最大化。由于数据集成、数据共享、数据分析、数据挖掘、数据驱动业务决策、机器学习等领域均受到数据质量管理的重视，所以，构建符合企业实际情况的数据质量体系，并将数据质量管理纳入企业的制度建设之中，可以有效降低企业的风险，促进企业竞争力的增强，提升企业的整体经济效益。
数据质量管理存在着诸多问题，如数据的敏感性、准确性、完整性、可用性、时效性、一致性、可靠性、历史遗留问题、数据来源问题等。而随着人工智能、云计算、大数据等技术的发展，自动化数据采集、处理、分析和报告等技术的应用日渐普及，以及数据科学方法论的不断进步，数据质量管理领域取得了新的飞速发展。本文主要关注以下两个方面：
（1）数据质量自动化：指利用数据采集、分析、校验、审核、挖掘等技术，建立数据质量监控体系，从而自动完成数据质量的各项工作，提高数据质量管控的效率；
（2）数据质量知识图谱：借助知识图谱技术，对各类数据源和数据标准化等做法进行数据理解