数据质量管理在数据技术中的重要性不言而喻，它直接影响着企业决策的准确性和有效性。数据质量管理可以帮助企业避免因为错误的数据而做出错误的决策，提高数据的可信度，减少数据分析过程中的错误。有效的数据质量管理需要从数据的采集、存储、清洗、分析等方面进行全面管理。首先，数据采集阶段需要确保数据来源的可靠性，避免因为数据源的不确定性而影响数据质量。其次，在数据存储阶段，需要建立完善的数据管理系统，确保数据的安全性和一致性。清洗数据时，要利用数据质量管理工具对数据进行清洗和校验，确保数据的准确性和完整性。最后，在数据分析阶段，需要对数据进行质量评估，并建立数据质量指标，及时发现数据质量问题并进行修复。除此之外，建立数据质量管理团队，制定数据质量管理流程和标准，加强对数据质量的监控和管理也是非常重要的。
一个案例是：某电商企业在进行销售数据分析时，发现部分销售数据与实际情况不符，导致了错误的销售预测和库存管理。经过对数据质量进行分析，发现是在数据采集和存储过程中出现了问题，部分销售数据未能及时同步到数据库中，导致了数据的不一致性。企业随后建立了完善的数据质量管理流程，加强了数据的采集和存储管理，并引入了数据质量管理工具对数据进行监控和清洗，从而提高了数据质量，准确性和一致性得到了保障。
综上所述，数据质量管理在数据技术中的重要性是不容忽视的，只有通过有效的数据质量管理，企业才能够更好地利用数据进行决策和创新，提高竞争力。