数字化转型的质量管控

　　1、数据质量规则设定：
　　企业应该成立数据质量管理委员会，从顶层设计数据质量规则、规则必须可量化、能够程序化识别，从数据完整性、一致性、准确性、及时性、可用性等方面重点管控，管理者不仅能够了解当前数据质量、规则执行程度，还能及时采取修正措施保证数据质量的优化，从源头上提升数据质量。
　　2、数据质量信息的采集、校验：
　　做好数据的采集、校验，为数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照质量规则体系的指标要求进行数据校验。
　　3、运用质量报告，做好数据全生命周期优化：
　　通过质量报告和质量数据采集系统，可以发现问题、追根溯源、及时整改，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，达到数据质量持续改良的效果。在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。
　　企业应该分步骤分计划来实施数字化转型，然后不断的进行自我评估，再根据现如今的状态/环境等一系列的问题，进行更新计划的实施。数字化转型它是一个徐徐渐进的过程。