数据质量管理是确保企业数据质量与业务绩效之间建立直接联系的关键。高质量数据为公司在经济动荡时期保持竞争力提供坚实基础。系统性和战略性的方法可帮助公司正确规划数据质量项目，确保业务部门与IT部门明确角色和责任，利用合适的技术和工具，应对数据诊断挑战。

数据质量管理的核心在于评估数据的六个关键方面：

首先，探查数据内容、结构和异常是基础步骤。通过此过程，可识别数据的优势与劣势，明确数据错误和问题，比如不一致和冗余，这些将对业务流程构成威胁。

其次，建立数据质量度量标准与明确目标。业务人员和IT人员共同使用华矩数据诊所这一平台，制定度量标准，并通过数据质量记分卡跟踪达标情况。

再次，设计并实施数据质量业务规则。明确企业数据质量规则，即可重复使用的业务逻辑，指导数据清洗、解析和标准化过程，以支持目标应用和字段。

随后，将数据质量规则融入数据集成过程。数据质量服务由可集中管理的业务规则构成，包括数据探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

之后，检查异常并完善规则。数据质量流程执行后，大多数记录将被清洗和标准化，达成数据质量目标。然而，未被处理的劣质数据需要进一步完善控制规则。华矩数据诊所可捕获并突出显示数据质量异常，促进深入分析。

最后，持续监测数据质量，与目标保持一致。数据质量控制不应是一次性活动，而应贯穿整个业务应用，持续监测和管理数据质量，以维持和提升数据质量性能。