某化工厂曾因危险化学品存储数据失准引发严重事故：仓库管理系统显示易燃化学品甲醇库存量低于安全阈值，企业依此制定补货计划；但实际库存远高于系统记录，叠加存储条件不达标，搬运补货过程中引发火灾。事故不仅造成仓库设施损坏、有毒有害气体泄漏，导致工厂停产整顿，还面临环保部门罚款及周边居民、企业的经济索赔，最终因库存数据质量问题产生的直接经济损失达数百万元。

这一案例深刻凸显数据质量对企业安全运营的关键意义—云鼎科技数据运营中心正以“打造行业通用数据质量管理体系”为突围之术，为破解数据治理难题提供系统性方案。数据质量是释放数据潜能、支撑业务决策的核心要素，该中心以数据清洗为目标、业务需求为驱动，通过“需求-检查-分析-提升”的闭环改进机制，实现数据质量达标与业务满意的双重目标。企业层面以战略为引领，制定配套政策与规范构建数据质量管理机制，为工作提供战略牵引力；同时搭建完整的数据组织架构、标准化流程与专业化工具，形成坚实支撑力。历经三年体系化实践，成功实现从“被动补救”到“主动监控”的转型突破。

顶层规划：构建“业务+数据”双轮驱动治理机制

遵循“一盘棋”规划原则，云鼎科技搭建横向覆盖全业务、纵向贯穿决策层、管理层、执行层的数据治理组织架构，同步完善数据负责人、数据专员的岗位设置与人员配置。其核心是破解“业务管需求、数据管技术”的割裂困局：一方面推动业务侧深度参与质量治理全流程—从数据标准定义、质量规则制定到问题复盘，确保数据治理不脱离实际业务场景；另一方面引导技术侧以数据能力反哺业务—通过高质量数据优化业务决策、驱动流程迭代。双轮协同下，数据不再是IT部门的“技术资产”，业务侧也不再是数据治理的“被动接受方”，而是形成“业务提需求、数据做支撑、效果反哺业务”的良性闭环。

聚焦核心领域突破数据痛点

针对人力资源、矿业、化工、电力、安全环保等8个领域开展治理，云鼎科技在矿业和安全生产领域，重点治理微震数据缺失、设备状态异常等问题，数据可用率提升至85%，有效支撑了安全生产技术综合管控平台、煤矿冲击地压大数据分析系统建设。

度量设计：让质量提升有方向

为保障数据质量标准的稳定性与权威性，云鼎科技从信息架构维度切入，围绕数据资源目录、数据标准、数据模型、数据分布四大核心模块构建评估体系；同时设置数据元素完整率、数据重复率、数据格式合规率等指标，全面覆盖数据质量的一致性、完整性、及时性、唯一性、有效性、准确性六大特性。通过数据质量度量模型综合评价公司整体数据质量水平，按月下发《数据质量检核报告》《数据质量问题改进报告》，明确问题短板与改进措施，确保质量工作“有设计、有方向”。

从“数据迷雾”到“清晰洞察”

坚持以“源头治理、闭环管理、问责管理”为原则，以数据清洁为目标，云鼎科技建立覆盖数据录入、采集、存储、加工、维护、应用的全过程数据质量监控。近半年，数据运营中心围绕矿业、化工、电力等8大业务域，主动监控发现质量问题1999个，整改质量问题1964个，问题整体整改率98%。

系统化治理成效显著：煤矿安全数据质量合格率从65%提升至84%，电力生产管理数据质量合格率从54%提升至86%，调度应急管理数据质量合格率从73%提升至90%，关键业务数据“可靠性”实现跨越式提升。

质量为要：释放数据要素潜能

数据质量建设的意义不止于“消除现存差错”——更让数据成为业务决策的“可靠支撑”、多场景创新应用的“优质原料”。当前，云鼎科技正以数据质量建设为引擎、生态合作为羽翼，凭借大数据领域的创新实践成果，荣获腾讯云大数据“数智共创”2025年度优秀伙伴称号。这一荣誉不仅标志着其自身数据应用水平实现跨越升级，更为全行业数据治理提供了可借鉴的实践范式，树立了新标杆。