①数据采集前的准备工作。

数据采集前的准备工作是数据质量控制的基础，包括制定相应的技术标准、质量控制内容和策略，学习和理解有关技术文件，收集和检查基础资料，进行软硬件配置和检校设备等。

②数据生产过程中的质量控制。

在数据生产过程中，可采用工序检查制度等方式，对生产过程中每一个环节进行质量控制。对可能产生误差的生产过程加以控制，对检查出的误差进行修改。

③数据检查。

数据成果上交前应进行100%二级检查。第一级检查为过程检查，由数据生产单位的检查人员实施；第二级检查为最终检查，由数据生产单位的专门质量管理机构负责实施。各级检查工作必须独立完成，不得省略或代替。

④数据验收。

数据上交后，应进行验收。验收工作由任务委托单位组织实施。验收内容主要包括基本要求、数学精度、图形或影像质量、属性精度、逻辑一致性、完备性、现势性、附件质量等。

⑤入库数据质量控制及数据质量评定。

数据入库后，还要进行入库数据的质量控制及质量评定。常用的评定方法有演绎推算、内部验证、与原始资料对比、独立抽样检查等，最后形成质量评估报告。