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数据质量管理的核心环节 数据质量是数据资产化的前提条件之一，确保数据资源的完整性、规范性、一致性、准确性、时效性和可访问性，对于将数据资源转化为高质量的数据资产至关重要。 一、精准定义数据质量需求 首先，我们需要深入理解业务需求，并基于这些需求量身定制数据质量的衡量标准。这包括确立明确的技术指标和业务指标，以及与之配套的校验规则和方法。通过这些精细化的规则设定，我们能够建立起一套科学、严谨的数据质量评估体系，为后续的数据质量管理工作奠定坚实基础。 二、实施全面的数据质量检查 接下来，我们利用预设的数据质量规则，对企业的海量数据进行实时监控与检查。这一过程不仅覆盖了数据的所有关键领域，还确保了检查的全面性和及时性。通过这一环节，我们能够迅速发现并定位数据质量问题，为
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