1.1.1 数据质量管理架构数据质量问题一直是困扰数据仓库发挥积极作用的重要因素，在数据仓库建设之初就应当从战略角度对数据质量体系进行规划。1.1.1.1 数据质量基础定义1.1.1.1.1 完整性数据的完整性：为实现业务目的而设计组织的数据模型是否完全，是否覆盖各个方面。例如：对一个业务，一个客户，一个产品，一个营销活动，一个客户的性质等进行缺失考察。例如，客户名称有姓无名等，客户档案是否齐全，是否客户所有业务都包含在内等。完整性破缺主要发生在实体或对象的属性上和整个数据缺失两种情况。完整性列表：数据完整性，例如属性数据是否残缺，数值类型数据是否有空数据业务完整性，例如是否有些业务没有包含在内，是否涵盖所有生产系统和必要的外部数据（例如竞争数据，保监会数据），是否覆盖所有客户（例如是否覆盖全部客户）设计完备性， 设计是否完善模型的完备性数据字典完备性映射关系完备性业务规则是否完备元数据完备性加工层次完整性，加工过程中重要的中间数据是否保存，例如，有月统计数据，考察日数据是否存在？粒度完整性，重要经营指标各个粒度数
