在信息资源管理中，数据质量的保障非常重要，因为数据质量直接影响着管理者做出的决策和分析的准确性。以下是一些保障数据质量的方法：
数据质量评估：首先需要对数据质量进行评估，了解当前数据的准确性、完整性、一致性、及时性等指标，可以通过数据质量报告或数据质量仪表板来展示评估结果。
数据清洗：对数据进行清洗是保障数据质量的重要步骤，包括去重、填充缺失值、纠正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。
数据标准化：制定数据标准化规范，统一数据的格式、命名规范等，确保数据的一致性。
数据采集管控：建立严格的数据采集流程和管控机制，确保数据来源可靠、数据采集过程可追溯。
数据安全保障：加强数据安全保障措施，包括数据加密、权限控制、数据备份等，防止数据被篡改或泄露。
培训员工：提供数据管理培训，让员工了解数据质量的重要性，学习数据管理的技能，从而提升数据管理水平。
持续监控和改进：建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和评估，及时发现问题并进行改进。
案例：某公司在进行销售数据分析时发现数据中存在大量重复记录和缺失值，导致分析结果不准确。公司决定对数据进行清洗和标准化处理，建立数据质量评估机制，并对员工进行数据管理培训。经过一段时间的努力，公司的数据质量得到了显著改善，销售数据分析结果也更加准确可靠。
综上所述，保障数据质量需要多方面的措施，包括评估、清洗、标准化、管控、安全保障、培训和监控等，只有全面考虑这些方面，才能确保数据质量的可靠性和准确性。