2025年12月18日，为进一步发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快推动人工智能发展，大数据技术标准推进委员会以“数驭智能 治数新章”为主题，在北京召开“2025数据资产管理大会”。
在本次大会的数据资产分论坛上，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部业务主管周京晶对《数据质量管理实践指南（1.0）》进行了解读。
《数据质量管理实践指南（1.0）》是大数据技术标准推进委员会在数据质量管理领域的第一本指南，也是基于7年以来数据治理领域的研究与实践经验编制完成。本研究报告通过梳理数据质管理知识体系脉络与实践，剖析质量管理中的困难与痛点，以数据质量管理的困境为引，逐步构建数据质量管理机制，提炼数据质量管理的特性。本指南核心围绕“以价值发挥为引领、筑牢全流程管控根基”，助力企业优化策略、提升认识，确保数据真正为企业创造价值，推动数据驱动决策的高效实施。
本报告系统梳理了数据质量管理知识体系，明确界定了其核心概念、管理范围与职能边界，为理解和实施数据质量管理奠定了坚实基础。报告通过对比分析通用质量管理方法论与数据质量专项方法，揭示了两者在应用场景及实践路径上的异同，为方法论的选择与融合提供了宝贵的实践依据。此外，本报告全面汇编并深入解析了我国当前数据质量相关的标准规范，旨在为各类组织、企业提供一套科学、有效且可持续的数据质量管理体系，打造清晰的理论框架与实践指南。
本报告系统剖析数据质量管理中的三类典型冲突：归口部门与业务部门的权责博弈、专业标准与垂直场景的适配矛盾，以及存量治理与增量防范的资源困境。同时，报告也全面总结了数据质量管理中遇到的一系列典型问题。基于此，报告构建了包含治理框架与保障措施的质量管理体系，旨在系统性解答数据质量“应该怎么管”的实践难题。
本报告聚焦于数据质量管理在当前发展阶段所面临的核心挑战与结构性困境。这些挑战并非一成不变，而是随着技术架构的快速迭代、业务需求的动态演进以及数据生态的日益复杂化而持续演变。在技术层面，当下人工智能的蓬勃发展和大数据的全域融合，正推动质量管理模式的优化与转型。与此同时，政策环境正在经历一场深刻的专业化重塑，从宏观的指导性原则，演进为精细化、可落地的操作规范，为数据质量的持续改进与系统化治理提供了权威依据与坚实基础。
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未来，中国信通院将持续推进数据质量管理领域相关理论研究、标准制定、产业研究及评估评测工作，欢迎各方积极参与！
联系人：
周京晶
13522059280（同微信）
zhoujingjing@caict.ac.cn
《金融机构外部数据管理实践指南（2025年）》正式发布，附下载链接
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