本次数据质量专项治理工作的目标是提高公司内部数据的质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。通过本次治理，将有效提升公司数据管理水平，为公司各项业务提供更加可靠的数据支持。
1. 问题诊断：对公司现有数据进行全面审查，识别存在问题的数据类型和原因。
2. 制定方案：根据问题诊断结果，制定针对性的治理方案。
3. 实施治理：按照方案执行数据治理工作，包括数据清洗、数据验证和数据整合等。
4. 效果评估：对治理后的数据进行质量检查，评估治理效果。
5. 持续改进：根据效果评估结果，对治理方案进行优化，持续提高数据质量。
1. 数据清洗：去除重复、错误和不一致的数据，补充缺失数据。
2. 数据验证：建立数据质量标准和检查机制，对数据进行定期检查。
3. 数据整合：统一数据来源和格式，提高数据一致性。
4. 培训与宣传：提高全员对数据质量的重视程度，加强数据管理培训。
1. 领导小组：负责制定治理方案、监督治理进度和评估治理效果。
2. 执行小组：负责具体执行治理工作，包括数据清洗、验证和整合等。
3. 支持小组：负责提供技术支持和培训服务。
本次治理工作将分为三个阶段进行：准备阶段、实施阶段和评估阶段。具体时间安排如下：
1. 准备阶段（1周）：问题诊断、制定方案和资源准备。
2. 实施阶段（3个月）：按照方案执行治理工作，期间进行定期进度汇报和调整方案。
3. 评估阶段（1个月）：对治理后的数据进行质量检查和评估，总结治理成果。
