常用的策略有以下几种：
①在需求规划阶段：梳理企业现有的数据模型是否合理，有则改之无则加勉，然后根据现有的模型来设计整体系统的模型，整个过程始终遵循数据标准的规范要求；
②在数据获取阶段：重点关注数据的安全性与隐私性问题、数据的及时性问题，数据传输等问题；
③在数据存储和共享阶段：重点关注数据的整合问题，数据的一致性问题，数据的完整性等问题 。
四、注意事项
1.数据质量管理要对其业务目标，企业的数据治理不是为了治理数据而治理数据，其最终目的都是为了支持业务和管理目标实现 。因此提升数据质量的主要目的是推动业务发展；
2.企业要不时进行主动的数据清理和处理补救，以纠正现有的数据问题，因为尽管有效数据质量控制可以在很大程度上起到控制和预防不良数据发生的作用，但事实上，再严格的质量控制也无法做到100%数据问题防治，甚至有时候严格的数据质量控制还会引出其他更多的数据问题；
3.建立企业组织保障体系，企业需要建立一种文化，以让更多的人认识到数据质量的重要性，比如成立数据治理委员会，为数据质量定下基调，制定有关数据基础架构和流程的决策等 。
五、小结
对于不同行业、不同规模、甚至处于不同发展阶段的企业来说，按照同样的业务规则产出的数据，数据质量是不一样的，因此我们首先要记住的是数据质量的高低本质上代表了这些数据使用者的满意程度 。
【品质数据管理中心 数据质量管理】其次，数据质量管理是数据治理很重要的一个部分，企业数据治理的所有工作都是围绕着提升数据质量目标而展开的，但是治理与管理是两个矛盾的对立面，数据的质量归根结底主要是受到人的影响，对于管理类的数据质量问题，更多往往在于企业人对于数据的理解、支持和认知程度有很大的关系，通常可以从数据规划、数据治理的组织与职责、数据规范的制度和流程等方面去做工程规划 。
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