1、品质：产品或服务满足规定或潜在需求的特征和特性的总和。品管：为保证和提高产品品质所进行的调查、计划、组织、协调、控制 检查外观的信息，反馈的总和。品质控制：为满足品质要求所采取的作业技术和活动，是预防而不是事后把关弥补。
2、基础业务有待进一步规范。宣传教育、行政执法、技术服务、药具管理、经费收支、群众工作等，构成了基层人口计生工作主要业务的基本框架，而这个基本框架的所有部位都涉及人口计生工作的诸多方面，犹如一盘机器上的链条，哪里出现毛病，哪里就是薄弱环节，发展下去势必会造成落后的结果。
3、在计生档案管理过程中，还存在一个重要问题就是当前对于档案管理的意识比较淡薄，在现实工作中，有的工作人员对于档案管理不认真，思想上认识程度不够，资料收集比较马虎，对于应该及时归档的也没用及时归档，而且隐瞒计生状况的现象时有发生。
4、把尊重人、关心人、爱护人和实现人的全面发展，作为计划生育工作的出发点和落脚点，把计划生育工作的对象变为计划生育工作的主人，充分调动职工群众在实行计划生育国策方面的积极性和主动性。
数据质量管理是指对是指对数据从产生、获取、存储、共享、维护、应用等数据全生命周期可能出现的各类数据质量问题，进行识别、检测、度量、预警以及处理等一系列管理活动。
DQM的英文全称是Data Quality Management，中文意思是数据质量管理。
数据质量包括数据质量管理和数据治理两个大方向。数据质量管理是一种为了满足企业对于数据的需求，对各种业务活动产生的数据进行规范存储，然后通过ETL方法处理后把不同来源数据统一储存在数据仓库中的过程。
1、①超越业务，主数据是跨越了业务界限，在多个业务领域中被广泛使用的数据，其核心属性也是来自业务。例如：物料主数据，它有自身的自然属性，如：规格、材质，也有业务赋予的核心属性，如：设计参数、工艺参数、采购、库存要求、计量要求、财务要求等。
2、数字治理的核心特征如下 一种是“数据治理”，即将治理对象扩展到涵盖数据元素。数据要素作为新兴的生产要素和关键的治理资源，成为大国竞争的主要领域，数据的治理成为数字经济规则制定的重要内容。数据要素的所有权、使用权、监管权、信息保护、数据安全都需要新的治理体系。
3、最后，有效利用数据是企业数据治理的核心目标之一。在大数据时代，数据已经成为企业的重要资产。通过数据治理，企业可以更加高效地管理和利用这些数据，挖掘出有价值的信息和洞察，从而支持企业的战略决策和业务创新。
4、数据治理的能力，决定了数据的利用能力，而数据治理的核心是数据的合规，这需要通过法律法规、地方条例等加以规范。所以还是希望通过法律制度打破数据孤岛，实现数据融合，促进数字正义。
5、数据治理的核心是数据模型管理。目前企业原始数据库中存在大量的字段和表没有注释，意思含糊不清，同名不同义、同义不同名，冗余字段、枚举值不一致的现象普遍存在。这些问题都会直接影响系统对数据的识别。数据建模让数据结构更加丰富和结构清晰化，便于数据口径统一。