Data quality management:Process reference model
1范围：ISO 8000指定的数据质量过程。
每一个流程都包括目的、结果和用来保证数据质量的活动。
包括以下：
（1）数据质量管理的基本原则。
（2）数据质量管理流程的结构。
（3）数据质量管理的低级别流程的定义。
（4）数据质量管理和data governance的联系。
（5）实现需求。
2.规范性参考
3.术语、定义和缩写
4.数据质量管理的一般原则
（1）流程方法：定义和操作使用、创建和更新数据的流程。通过定义和操作用于管理数据质量的流程，这些流程变得可重复和可靠。
（2）持续的改进：通过对数据处理中产生的数据不符合进行有效的测量和校正，使数据得到改进。然而，这样的改进并不能防止同样的不合格重复发生。持续的改进来自于分析、跟踪和消除不良数据质量的根本原因，通常需要改进过程。
（3）角色参与：数据质量管理的具体职责存在于组织的不同层次。终端用户通过数据处理行为对数据质量有最大的直接影响。还有，数据质量专家也会适当介入并控制提高数据质量的实现和嵌入流程。最后，顶层的管理员视角也会保证必须的资源可用，引导组织获得数据质量的目标。也就是三个角色，终端用户，数据质量专家和管理员。
5.数据质量管理过程
5.1数据质量管理过程的基本结构
（1）包含实现、数据相关支持、资源提供。
（2）为了获得持续的数据质量改进，实现过程通过PDCA流程来实现。
（3）数据相关支持通过提供数据管理相关的信息和技术，使实现过程可行。
（4）资源提供过程改进实现效率，数据相关支持在组织层面提供资源和训练服务。
PDCA包括：
（1）plan：根据数据要求，建立必要的战略和实施计划以交付结果
（2）do：实现过程
（3）check：根据战略和数据需求监控和测量数据质量和过程性能，并报告结果。
（4）act：持续采取行动来改进过程性能。
5.2 数据质量管理过程的详细结构
a)实现过程包含四个子过程，分别是PDCA。
（1）Plan：需求和策略管理，数据质量政策标准等，数据质量实现计划。
（2）DO： 也就是数据质量控制，提供数据说明和工作指令；数据处理；数据质量监测和控制。
（3）Check：数据质量问题；提供测量维度；测量数据质量和过程性能；评估测量结果。
（4）Act：分析根源和解决方法；数据清洗；数据不符合预防的过程改进
b)数据相关支持过程提供信息的实现，约束和技术，包括：
（1）数据体系结构的管理；
（2）数据迁移管理；
（3）数据操作管理；
（4）数据安全管理。
c）资源提供过程主要是加强实现和数据相关支持的性能，通过在组织级别提供资源，过程包括：
（1）数据质量组织管理
（2）人力调配
执行的子过程是按顺序进行的，而与数据有关的支助和资源提供的子过程则在必要时进行。
5.3 过程要素描述
（1）标题
（2）目标：执行过程的目标。
（3）结果：成功执行过程后，表示可观测的结果。
（4）活动，一系列获得结果的行为。
6.实现过程
6.1 实现概述
6.2数据质量计划
6.2.1计划概述
6.2.2 需求管理
（1）目的：为创建或改进符合涉众需求和期望的数据质量策略奠定基础。
（2）结果：收集相关人员对数据的需求和期望，数据优化的需求和期望，对需求进行分析，以确定其在技术、成本、人力和进度方面的可行性；需求被划分优先级并得到批准；组织不同部分的需求得到了平衡，并实现了一致的公共需求集。
（3）活动：识别数据需求；数据需求的优先级；确认数据需求。
6.2.3数据质量策略管理
