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管理的人都知道，数据质量管理是提高管理效率的重要手段。我们通过对数据的整理，存储和共享可以有效的提升数据的价值，最终为企业获得经济效益。
建立默契
“数据质量管理”，强调的是管理，完成的目标是提供优质数据。数据-质量-管理这三个词容易造成理解上的本末倒置，容易弱化管理的行为而强化了数据的自然属性，这就产生了一种阻碍说服高管们动员力量来注重数据质量的上下文语境。一旦管理团队认识到了DQM（Data Quality Management）是管理事务，需要跨越组织中业务部门和技术部门，那么下一个挑战就是如何说服潜在的赞助者和股东，让他们知道他们应该关心数据的质量并付诸行动；实际上，这本来就是他们应该处理的问题，而非市场或者HR或者采购的问题。我们需要用一种能引起高管或董事会关注的方法来描述数据质量管理的各种元素，并以此获得“共识”。（共同创造数据质量管理目标的激情）。
NLP提示我们，人们会用不同的方式理解周围的世界（次感元），而人们认识周围世界的方式是可以被影响或者被说服的，方法很简单，就是通过当你描述期望的行为或者提出你的论点时与他们的次感元产生回应。
通过这种方法，你就建立起了一种默契，并且开始将项目的思路朝着期望的结果引领。也就是说，如果这种技巧掌握得当，利用次感元围绕着管理数据的质量这一概念的文化转变，会帮助你得到支持并主导数据质量项目。
管理次感元
目前我们确定了6种管理次感元（下面将用时髦的“XX体”来给大家作解释），来提高公司管理层或是股东对“数据质量管理”的关注。
金融体金融领域里工作的管理者会用数字的术语思考，用投资回报率、财政预算影响或者作业成本法这样的术语来表达他们的想法。这些管理者通在财务部门工作或者有会计从业背景。
风险体经常用风险领域工作的管理者则倾向于用风险管理、合规性审计、风险成本、合规成本、失败概率、或者严谨评估的必要性这类术语来思考。这类管理者通常会在组织的风险管理部门工作。但是，其他业务部门的管理者也可能会用这种方式思考。
法律体在用这个领域工作的管理者通常倾向于用“谁会因为什么起诉我们”或者是“我们可以起诉谁”这样的思路来思考。他们倾向于寻找能在情况复杂时能让他们脱身的“外部事物”，而这些一般是在他们合理的控制范围以外的。这看起来有点像用风险体，然而它们的侧重点却有一些微妙的差别。除了违反法律规章的风险外，它们还会考虑被起诉的风险。这类管理者通常有法律从业背景，但是却不一定当做律师。他们比较喜欢由证据、可核查原因和影响串成清晰的一串来思考。
交付体采用交付体模式的管理者，倾向于运作基于项目的组织。他们关注什么是可交付使用的，以及每阶段的工作可交付的部分将是什么样的。他们的世界观中，如果没有能够按时交付的实体，那么一切都是没有价值的。
技术体那些用技术体思考和表达的管理者倾向于讨论技术。然而他们或许并不了解techno和babbalian之间的联系。用这种逻辑思考的人们常常会对组织的所有领域感兴趣，他们可能来自各种不同的背景。
数据质量体用数据质量体的人一般就是我们这类人了。我们会根据事物是否达到或者超过了知识工人的期望，以及数据质量管理对组织在信息时代取得成功所起的至关重要的作用来看待问题。我们倾向于（至少心理上会）衡量一个五金店的店员会花多少时间来核实一个不能扫描条形码的东西的价格。
构建管理的和谐
组织中任何位置的管理者都会用到一种或者多种次感元。一个管理者通常都会精通某种特殊规则，因为他们在该领域的管理次感元让他们适合这种规则。另外一些情况下，数据质量管理者会为了他们置身其中的规则开发一种特殊的次感元（或者是一个次感元的集合）。
建立管理的和谐与建立人际间和谐用所用的方法是类似的，那就是协调和引导。我们跟企业领导们讨论数据质量管理的含义的时候，他们或许会点头、微笑并且同意我们的某些观点。然后他脑子会数着时间盼着我们能说些和他们发生共鸣的事儿。如果领导用的交付体次感元（因为他有很强的项目管理背景）并且其中带着明显的金融体痕迹，他头脑中就是想知道我们打算卖什么东西，会有多大成本，以及怎样节省（以及为谁节省），同时他也需要看到可交付使用的东西，一定要有一套可以作为工作成效的实体产品（比如数据整合或者清理的工具、评估报告等等）。
想要尝试用某个人不使用的“语言”或者思维模式来说服他执行数据质量管理，一定会是竹篮打水一场空。开始一个数据质量管理项目之前，必须要先试着确定一下项目投资人用的是什么模式，他在构架世界观时用什么“语言”。
那么你是否将你的数据质量管理议程以一种正确的方式提出来了呢？
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