数据质量控制通常做法如下：
步骤一：探查数据内容、结构和异常
第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。
步骤二：建立数据质量度量并明确目标
Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。
步骤三：设计和实施数据质量业务规则
明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。
步骤四：将数据质量规则构建到数据集成过程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。
数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。
步骤五：检查异常并完善规则
在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。
步骤六：对照目标，监测数据质量
数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。
Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。
数据质量控制流程
第一阶段：启动
在这个阶段我们需要根据所在机构的现行组织架构和工作规范基础上，建立一套质量管控流程和规范。如建立质量管控委员会、制定质量管控管控办法等。
质量管控委员会不必是全职，可由现有组织中如信息中心相关人员兼任。数据质量管控办法，则应明确质量管控的角色、职责，建立可执行的工作流程、可量化的工作评估方法，同时也应具备绩效考核、冲突解决与管控方式等。
有了流程和规范后，相应的责任人就应明确本轮质量管控的目标。如：数据质量提升范围，或者是满足一些业务的预期。目标制定完成后我们就可以进入下一个执行阶段了。
第二阶段：执行
进入执行阶段，我们就要开始具体的质量管控工作，整个工作应该围绕启动阶段制定的目标进行。这时我们应该适当引入一些质量管控工具来帮助我们更高效地完成我们的工作。
第三阶段：检查
检查阶段，主要是对执行阶段的成果进行检查并分析原因。
第四阶段：处理（本环节一般包括以下2个方面）：
1、监控数据质量，控制管理程序和绩效
根据既定的操作程序，对质量管控过程中各个环节参与者进行绩效评估。还可以根据不同时期的重点的制定不同的评分标准，有针对性地进行评价和管控，如整改初期数据缺失严重，则可对完整性规则权重调大，以期更快看到成效或者达到更好的效果。
2、建立质量控制意识与文化
在这里沟通与推广是重点，要让所有参与者了解数据质量问题和其实质影响，宣贯系统化的数据质量管控方法，同时挖掘对各个环节参与者的价值，尤其是业务方，传达一种“数据质量问题不能只靠技术手段解决”的意识。最终形成一种数据质量的管理的文化。