数据质量论文的写作方向、论点和论证方式有哪些？

论点（一）： 数据质量的定义和重要性说明

⑴.论证方式：以学术定义为基础，从实际应用和业务需求的角度讲述数据质量的重要性。

⑵.示例：引用ISO国际标准和TDWI学术研究，阐述数据质量对商业竞争力和决策质量的关键作用。

⑶.写作方向：介绍数据质量的基本概念和重要性，并重点突出其对商业应用的价值和意义。

论点（二）： 数据质量管理的必要性和难点分析

⑴.论证方式：列举实际应用场景和业务需求，分析数据质量管理的必要性和难点，并结合数据质量管理流程和关键措施加以说明。

⑵.示例：结合典型的数据质量问题和案例，列举数据质量管理的关键问题和难点，如数据采集、清洗、整合、验证等方面。

⑶.写作方向：围绕数据质量管理的流程和关键措施，分析数据质量管理的必要性和难点，提示从根本上解决质量问题的方法。

论点（三）： 数据质量评估的方法和流程分析

⑴.论证方式：阐述数据质量评估的基本概念、指标体系和评估方法，结合实际应用场景和评估流程实例介绍数据质量评估的过程和方法。

⑵.示例：介绍常用的数据质量评估方法，如DQAF、DQMF等，并结合实际应用场景演示评估流程和指标细节。

⑶.写作方向：介绍数据质量评估的基本概念、方法和流程，重点讲解数据质量评估的实现和应用，为数据质量的提升提供方法和思路。

论点（四）： 数据质量改进的方法和技巧介绍

⑴.论证方式：介绍数据质量改进的基本方法，如数据补齐、标准化、控制等，探讨改进过程中需要注意的技巧和方法，如动态监控、全流程控制等。

⑵.示例：引用数据质量改进的案例和成功经验，结合方法和技巧加以说明。

⑶.写作方向：介绍数据质量改进的基本方案和技巧，并结合案例和成功经验进行详细分析，为读者提供可操作性的方法和并加以小结。

论点（五）： 数据质量标准的制定和建立

⑴.论证方式：在数据质量管理和质量控制的基础上讲述数据质量标准的制定和建立，从质量标准的制定原则和标准设置过程上进行说明。

⑵.示例：引用ISO国际标准和行业标准例证数据质量标准的建立过程和标准内容涵盖的领域，如数据规范、数据格式、数据集成等方面。

⑶.写作方向：介绍数据质量标准的定义、原则和标准制定过程，重点探讨如何根据实际业务需求对标准进行定制和维护。

论点（六）： 数据质量工具的应用和选择

⑴.论证方式：分析数据质量工具的基本功能和应用特点，结合实际业务场景介绍真实世界中数据质量工具的应用，说明如何选择和使用工具进行数据质量管理。

⑵.示例：列举行业内数据质量工具的常见特点，结合实际应用场景提供工具的选择和使用示例，如Talend、Informatica、IBM等数据质量工具的应用。

⑶.写作方向：分析数据质量工具的技术特点、功能和应用场景，对数据质量管理者进行指导，助其进行较为科学的数据质量工具的选择和应用。

论点（七）： 数据质量环节管控实践和优化考虑

⑴.论证方式：从数据质量环节管控的实现和优化两个角度提供数据质量管理路径和案例，结合实际场景对数据质量环节管控的方法、方案和效果进行介绍。

⑵.示例：引用案例进行数据质量环节管控的案例介绍和优化考虑，如GDPR数据合规、大数据质量管控等。

⑶.写作方向：分析数据质量环节的不同场景和管控目标，细致深入探索数据质量管控的思路、方法和实现路径，并对数据管控过程进行优化。

论点（八）： 数据源标准化实现和助推

⑴.论证方式：阐述数据源标准化的基本概念、目标和实现意义，给出数据源标准化实现面临的难点、挑战和应对方案。

⑵.示例：与大数据平台和数据管理平台的具体实践相结合，解析数据源标准化实现的必要性和步骤。

⑶.写作方向：提供数据源标准化的实现方案和操作路径，探索数据源标准化背后的挑战和应对方法，并说明其对数据质量提升的促进作用。

论点（九）： 数据质量管理的人才培育和组织建设

⑴.论证方式：介绍数据质量管理人员的职责和技能要求，探讨组织建设和人才培育的方法和策略，为建立科学的数据质量管理组织提供指导和思路。

⑵.示例：列举数据质量管理人员的职责和技能要求，探讨组织建设和人才培育的方法和策略，如人才招聘与培养、团队建设与管理等。

⑶.写作方向：为读者提供科学的组织建设和人才培育策略，探讨数据质量管理人才的技能标准和职业规划，助力建设科学的数据质量管理组织。