1、数据质量是数据治理的首要任务，关系到企业的核心业务和管理决策的准确性。数据质量管理主要围绕“数据完整性、准确性、一致性、及时性、可靠性、安全性”这六个方面进行管理，以保证数据的高质量。数据安全管理，随着数据规模的扩大，数据安全已经成为各类企业和组织关注的重点。
2、大数据治理要素包括目标要素、核心要素、支持要素、促成要素。资料扩展：大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。
3、大数据治理的关键要素包括目标要素、核心要素、支持要素和促成要素。 大数据治理利用大数据、云计算、人工智能等先进技术，推动治理手段向智能化转型。 大数据通常指具备4V特征的数据，包括社交数据和机器数据等。大数据治理扩展了传统数据治理的范畴，涉及政策、流程等方面。
4、从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
5、其实每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
1、计划（plan）阶段：包括四个步骤，即找出存在的问题，分析产生问题的原因，找出主要原因、制定对策。
2、失败的教训加以总结，将未解决的问题放到下一个PDCA循环。
3、PDCA：是最早由美国质量统计控制之父Shewhat（休哈特）提出的PDS（Plan Do See）演化而来，由美国质量管理专家戴明改进成为PDCA模式，所以又称为“戴明环”。
4、全面质量管理的基本方法就是PDCA过程方法，四个环节，或者说四个阶段 PDCA循环：策划（Plan）——实施（Do）——检查（Check）——处置（Act）策划（Plan）阶段：设定目标，根据具体情况（如资源），策划确定划分阶段，资源配备，人员职责，目标达成标准，何时检查等内容，策划内容形成计划。
5、一）PDCA四个阶段的基本工作内容 第一阶段——策划阶段（P）策划阶段的主要工作就是确定质量管理方针、质量目标，以及实现方针和目标的措施和行动计划。第二阶段——实施阶段（D）按照预定计划、目标和措施及其分工，切实地去执行、努力实现并取得效果。
储存区域：GSP要求储存药品的区域应该干燥、清洁、通风良好，并避免与有害物质接触。总之，GSP对质量管理基础数据的要求是非常严格的，目的是确保药品的安全性和质量，保障人们的健康。
GSP对药品经营企业的基本要求是：建立药品经营质量管理体系并使之有效运行。GSP管理文件是为落实药品经营质量管理规范所制定的一系列规范性文件。
药品GSP的基本内容：管理职责；人员与培训；设施与设备；进货；验收与检验；储存与养护；出库与运输；销售与售后服务；陈列与储存的规范化管理。管理职责：明确企业负责人的职责，制定和实施质量管理方针和计划，确保质量管理体系的有效运行。
新版GSP的实施，必将有力地推动我国药品流通监督管理工作稳步向前发展，对维护药品市场的正常秩序，规范企业经营行为，保障人民用药安全、有效将产生积极的作用。 药品经营质量管理规范 第一章 总 则 第一条 为加强药品经营质量管理，保证人民用药安全有效，依据《中华人民共和国药品管理法》等有关法律、法规，制定本规范。
一） 建立包括供货单位、经营品种等相关内容的质量管理基础数据。