大数据环境下数据质量管控问题与对策
严锋 黄瑶 李鑫

攀枝花学院，四川省南充市，637800；

摘要：数字经济纵深发展背景下，大数据已然成为赋能产业数字化转型、优化政务公共服务、支撑宏观经济决策的基础性战略生产要素，数据价值的深度挖掘与落地应用高度依赖稳定、合规、高质量的数据集支撑。区别于传统小体量结构化数据，大数据具备规模海量性、来源异构性、流转高速性、价值稀疏性四大核心特征，传统依托人工校验、静态规则筛查、事后集中纠错的数据质量管控范式存在明显适配短板，数据缺失冗余、字段冲突、内容失真、更新滞后等质量缺陷频发，进而引发数据分析结论偏离客观实际、经营决策失误、数据要素资源无效损耗等多重风险。本文立足大数据全生命周期治理视角，界定适配大数据场景的数据质量六大核心评价指标，系统剖析数据采集、存储融合、清洗加工、业务应用、跨域共享全链条质量管控痛点，深挖制度规范、组织管理、技术架构三层内在诱因，结合前沿数据治理技术与全域管控思维，构建全流程闭环式数据质量管控体系，提出针对性落地优化路径，以期为各类市场主体及政务部门完善大数据治理架构、盘活数据要素价值提供理论参考与实践依据。

关键词：大数据；数据质量；全生命周期管控

参考文献

[1]朱建伟,李琦.大数据背景下政务数据质量问题分析与提升建议[J].测绘与空间地理信息, 2025, 48(6):84-86.

[2]杨贵尧.大数据环境下商业经济管理面临的挑战与优化路径探究[J].  2025(20):76-78.

[3]许克玮.大数据环境下企业内部财务审计质量应提升[J].现代企业, 2025(7).