数据质量是数据管理的核心问题之一。数据质量管理是确保数据质量的过程，包括数据质量评估和数据质量控制。数据质量评估是评估数据质量的过程，以确定数据是否符合预期的质量标准。数据质量控制是确保数据质量的过程，以确保数据符合预期的质量标准。

ISO/TS 8000-60:2017提供了一个框架，用于评估和控制数据质量。该框架包括以下步骤：

1. 确定数据质量标准：确定数据质量标准是数据质量管理的第一步。数据质量标准应该是可衡量的、可验证的和可重复的。

2. 评估数据质量：评估数据质量是确定数据是否符合预期的质量标准的过程。评估数据质量的方法包括数据采样、数据分析和数据测试。

3. 确定数据质量问题：确定数据质量问题是评估数据质量的结果。数据质量问题可能包括数据错误、数据缺失、数据不一致等。

4. 制定数据质量控制计划：制定数据质量控制计划是确保数据质量的过程。数据质量控制计划应该包括数据质量控制的方法、数据质量控制的频率和数据质量控制的责任。

5. 实施数据质量控制：实施数据质量控制是确保数据质量的过程。数据质量控制的方法包括数据验证、数据校验和数据审查。

6. 监控数据质量：监控数据质量是确保数据质量的过程。监控数据质量的方法包括数据质量指标、数据质量报告和数据质量审计。

7. 持续改进数据质量：持续改进数据质量是确保数据质量的过程。持续改进数据质量的方法包括数据质量评估、数据质量控制和数据质量监控。

相关标准
ISO 8000-1:2017 数据质量 — 第1部分：框架
ISO 8000-2:2017 数据质量 — 第2部分：数据质量模型
ISO 8000-3:2017 数据质量 — 第3部分：数据质量规范
ISO 8000-4:2017 数据质量 — 第4部分：数据质量参考数据
ISO 8000-6:2017 数据质量 — 第6部分：数据质量管理