如今大数据已越来越多地运用于各行业领域，各个领域都取得了较好的数据建设成果，也积累了较可观的数据量。但这些海量数据中还有一个值得注意的大问题，即数据本身的质量问题。如果政府、企业应用这些有质量问题的数据，将给企业带来巨大的商业风险。所以保证大数据本身的数据安全问题就显得尤为重要，那么如何保证大数据的数据质量呢?按照大数据建设项目的流程，一般分为事前预设、事中监控和事后改进三个阶段。
如何提高大数据的数据质量?
第一，事先预防。
事先预设是指对大数据数据收集过程中的数据进行整理和构建，这是整个大数据应用最基本的一步，事先预设一般可以分为几个步骤来进行。
在此基础上，从数据管理的复杂性和引发因素的多样性出发，提出解决数据质量问题仅靠一种技术手段是不够的。也就是要经过组织的特点，制定符合自身情况的工作制度，制定各环节的工作流程，明确各参与方的职责，确定各种数据的主管部门，制定数据质量指标，制定数据质量修正程序等等。
是否能成功定义数据标准，直接决定着大数据建设成果和数据质量的高低，需要在整合国家、行业和地方标准的基础上，将组织自身的业务特点要求融入其中。
如何提高大数据的数据质量?
第二，事中监控。
大数据事中监测可理解为对收集到的数据进行进一步的筛选和检查，经过初步的“筛选”进行检查。按步骤大致可以分成四个阶段。
资料收集工作从源头抓起最原始的资料，在资料收集过程中将资料分成「好资料」、「坏资料」、「好资料」三类，然后再由源头补齐，因为资料来源部门最了解这些资料，也最能在资料源头上彻底解决资料问题。
经过各种采集、清理、处理过程，数据被存储到数据仓库中，这些数据也会被业务部门使用，因此，对于这些结果数据的质量监控和修复就显得尤为重要。对这种数据问题，我们可以用简单的空值检查、规范检查、值域检查、逻辑检查、一致性检查等规则进行检查，或者用多源比较、数据支持、数据探查、波动检查、离群检查等方法进行检查。
在对数据质量进行监测的过程中，会发现两类问题，一类是源数据质量问题，另一类是大数据中心数据质量问题，数据质量小组要及时将这些问题反馈到源部门和数据仓库建设小组。
如何提高大数据的数据质量?
第三，事后改进。
后期数据改进是指在数据基础建立之后，对整个大数据进行维护改进的阶段。这是使这种大数据应用能够长期持续的根本原因。大数据事后改进阶段相对比较简单。
找出质量问题并非最终目标，我们依然需要建立相关的过程和工具，经过人工、工单、自动化等方式解决质量问题，为企业创新提供可靠的数据支持。质量问题的修复经过大数据中心的建设必定能推动数据的运用，我们依然需要建立畅通的数据质量反馈渠道，让各部门参与数据质量的再完善，从而形成构建、运用和反馈的良性循环。
为了搞好大数据建设，就必须搞好大数据的质量。为了提高数据质量，就必须对业务有全面的认识，了解大数据建设的全过程，从更高的角度去发现和解决大数据建设中的各种问题。
大数据的战略意义并不在于获取大量的信息，而是要对这些有意义的信息进行专门的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业赢利的关键，就在于提高它对数据的“处理能力”，经过“处理”来实现数据的“增值”。
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