数据的质量对于企业和政府的决策和业务运营至关重要。大数据资源管理局或者企业集团总部的数据中心（统称“中心端”）本身不一定直接生产数据，却是综合性的数据加工工厂和共享交换中心。那么，“中心端”要不要对数据质量进行管理和控制呢？

  2016年9月5日，国务院出台《政务信息资源共享管理暂行办法》（以下简称《办法》）。《办法》指出，按照“谁经手，谁使用，谁管理，谁负责”的原则，使用部门应根据履行职责需要依法依规使用共享信息。

  第十三条 按照“谁主管，谁提供，谁负责”的原则，提供部门应及时维护和更新信息，保障数据的完整性、准确性、时效性和可用性，确保所提供的共享信息与本部门所掌握信息的一致性。

  第十四条 按照“谁经手，谁使用，谁管理，谁负责”的原则，使用部门应根据履行职责需要依法依规使用共享信息，并加强共享信息使用全过程管理。

  第十五条 建立疑义、错误信息快速校核机制，使用部门对获取的共享信息有疑义或发现有明显错误的，应及时反馈提供部门予以校核。校核期间，办理业务涉及自然人、法人或其他组织的，如已提供合法有效证明材料，受理单位应照常办理，不得拒绝、推诿或要求办事人办理信息更正手续。

  由此看来，中心端作为经手方、管理方，对数据质量同样是负有责任的。原因如下：

  首先，中心端是数据的加工工厂和共享交换中心，其所提供的数据质量直接影响到使用部门的工作效率和决策质量。如果数据质量不佳，将会导致使用部门做出错误的决策，甚至会给企业和政府带来不可挽回的损失。

  其次，中心端作为数据的管理者，需要保证所提供的数据的完整性、准确性、时效性和可用性。这些要求对于数据质量的要求非常高，中心端需要通过各种手段来保证数据的质量。

  最后，政府也出台了相关的法规和标准要求中心端对数据质量进行管理和控制。例如《政务信息资源共享管理暂行办法》中明确规定，使用部门应根据履行职责需要依法依规使用共享信息，并加强共享信息使用全过程管理。

  对于数据质量的管理方法，中心端可以采用以下措施：

  首先，建立数据质量管理体系，包括数据质量标准、数据质量控制流程、数据质量监控和评估等。通过建立数据质量管理体系，可以规范数据质量管理流程，提高数据质量管理效率和质量。

  其次，采用数据质量管理工具，例如数据清洗工具、数据质量分析工具等。通过这些工具可以对数据进行清洗和分析，提高数据质量。

  最后，加强对数据质量的监控和评估。中心端需要定期对数据进行质量检测和评估，及时发现和解决数据质量问题，确保数据的准确性和时效性。

  对于一些常规的可以清洗校正的，比如怪字符、全角问题、时间格式、数据补全等，中心端可以直接完成。而对于一些与业务相关的脏数据，需要追溯到源头，由责任部门负责校正。比如中心端可以利用身份证正确性检查规则，发现身份证号码的真伪，但是自己未必能校正，需要源端业务解决。所以，由系统自动发现并产生的详尽的数据质量报告，是非常有必要，它成为中心端与各个源端业务机构沟通的重要桥梁。

  总结，中心端对于数据质量的管理和控制非常重要。只有通过规范的数据质量管理体系和有效的管理措施，才能保证数据的准确性、时效性和可用性，进而提高企业和政府的决策质量和业务运营效率。