Data Quality Service (DQS) 資料品質服務是一個資料清理的服務流程，避免 GIGO (Garbage in Garbage out) 的資料服務機制。

SQL Server 提供了一個資料品質服務 Data Quality Service，確保我們的資料數據都能夠滿足我們所需要的目標，提供完整的、有效的、一致性的、正確的資料，才能讓接下來的資料分析或是學習模型能夠得到正確的資訊。

資料的品質太低，將會導致「Garbage in Garbage out」，讓我們最後的資料分析結果不正確，有偏差，造成差勁的決策，無效的資訊挖掘，甚至根本無法執行資料分析作業等。

Data Quality Service (DQS) 資料品質服務主要包含兩大步驟：
• Build : 建立知識庫 (Knowledge Base) 的 知識管理 (Knowledge Management) 程序，新增或管理資料品質的知識
• Use : 使用知識庫中的知識來建議資料異動的 資料品質專案，提供給資料處理作業，不論是萃取、清理、轉換、或是載入等，讓資料處理整合作業能夠得到高品質的數據。

SQL Server Data Quality Service (DQS) 是一種以知識來驅動的資料清理產品服務，它提供了：定義個別的資料，修正資料，標準化資料，豐富資料，比對資料等功能機制。DQS 更提供了收集累積各種資料清洗和比對的知識，更新必要的清理比對資料的知識，使用內建的清洗比對資料的功能和演算法，提供一致性的資料清洗邏輯，以及自動清洗資料的作業。

資料品質服務的開發建置方法大致如下：

1. 建立一個知識庫
2. 新增或設定知識庫的領域
3. 使用知識庫建立資料品質專案（可以整合到 SSIS 資料流程之中）
4. 使用需求的權限設定
5. 持續維護和改善知識庫中的品質服務知識

透過資料品質服務所建立的領域知識庫，我們可以讓我們的資料管家，資料庫管理師，商業分析師，資料科學家等，不論是使用資料品質服務來支援資料處理作業，還是使用資料品質服務知識庫來整合資料分析服務功能，Data Quality Service 都能夠讓我們持續累積和共享資料品質管理的相關知識，大大整合了企業組織的資料科學分析服務。

PS : Data Quality Service (DQS) 資料品質服務能夠提供 SSIS 在 ETL 資料處理的時候自動地確保資料品質，也提供 Master Data Service (MDS) 在主檔資料做同步和比對時的資料品質整合服務。