DQ是Data Quality的简称，中文中意为“数据质量”。数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性，这些特征决定了数据是否可靠、高效、可用。在数据分析和决策制定过程中，不良的数据质量会导致错误的结果和不可靠的结论，因此，数据质量的保证在各种数据分析和决策制定过程中都非常重要。
DQ的应用场景广泛到可以应用于任何涉及数据的领域，尤其是金融、保险、医疗、科研等需要高度准确、可靠的数据的领域。在这些领域，DQ通常用于数据清洗、数据整合、数据迁移、数据完善、数据归档等工作。通过DQ工作，可以保证数据成果的准确性和可靠性，提高决策质量和效率。
DQ需要开展一系列数据质量评估、监测、整理和管理等工作，以确保数据质量的高标准。这些任务需要各种技术和工具，包括数据采样、数据修改、数据合并、重复数据消除、数据规范化、数据验证、数据标准化等。当然，实施DQ工作需要专业的技能和知识，所以有很多数据质量专家和工程师专门从事DQ相关工作。
总之，DQ是保证数据质量和可靠性的关键工具和技术，在各行业和领域的数据分析和决策制定过程中有着广泛的应用范围。确保数据质量是提高决策效率和质量的必要条件之一。
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