保障可靠与高品质的数据乃是数字化经营策略的核心，对于企业转型和进步起到了关键性作用，并决定着企业在激烈市场竞争中是否能保持领先地位。数据质量管理必须被企业级视为重要的关注和推进项目。
一、企业层级的统筹管理至关重要。
数据质量的维护并非单靠单一部门可以独立完成的。这需要多部门的协作和努力。例如，数据开发人员可以于数据输入时设定有效的校验机制；数据管理员可以密切监控数据稳定性以预防信息遗失或重复现象；而数据分析师则需要在探索数据时及时识别异常并与业务、技术、产品等部门共同商讨解决方案。
数据质量直接关联着数据分析的成果，进而影响着数据分析对业务发展的推动作用。无论是管理层还是业务人员，都是数据分析的受益者，同时也是数据质量的重要维护者。在特定环节中，如针对特定业务场景和需求来确定异常值的阈值时，需要业务专家的深度参与。
为了将数据质量管理纳入日常工作流程，管理层应深思熟虑并决定如何整合操作，同时应要求相关部门负责人通过书面形式明确和固化这一流程。
二、审慎投入产出比例。
在投入成本和期望得到的数据质量效益之间寻求平衡至关重要。若在低成本的数据质量管理上即可取得显著的业务推动效果，那这样的项目应当优先投入资源。反之，如果尽管在数据质量上投入了大量成本，但质量的提升空间有限，那么管理其的优先级则应靠后。
三、从源头控制数据质量。
确保数据源的清洁度和一致性是至关重要的。这有助于真实反映业务状况，从而减少因数据错误而引发的后续问题。这包括因错误数据而产生的纠正成本和以错误数据进行分析所给带来的潜在损失。
四、动态性与持续性优化是数据质量管理的主旋律。
企业业务的不断发展会产生新的数据和不断变化的数据类型。这也为数据质量管理提出了新的要求。要持续并不断地对数据质量管理进行改进与升级。良好质量管理体系需依据PDCA循环模型实施，与时俱进地紧跟企业业务的演进和变化现状，不断提高企业的整体数据质量。