数据质量

由于数据中台与企业的发展息息相关，所以，它的建设是演进式的，要结合企业战略规划和市场变化演进式发展，这就需要它的架构是开放的，柔性的。

政府、企业想要释放数据的强大力量，必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助政府和企业有效管理数据，以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响，进而帮助企业提高竞争力，为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据，让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。

早在 2000 年代初，企业就将数据视为公司的战略资产，以指导战略决策，促进实验学习和改进，并提供更好的业务成果。数据安全已成为企业的重中之重。这导致了对监管数据治理的需求。

元数据管理计划实施数量将持续增长到2021年以后。根据DATAVERSITY®数据管理趋势报告，有84％的业务受访者已经实施了元数据管理计划或已经开始制定计划。一家公司在元数据管理方面的成功取决于实施前是否依托于一个有用的元数据管理框架。

本篇主要分享了一些和数据质量监控相关的内容，有一些泛泛而谈的感觉，但是理清思路后很多实现起来也是很简单的， 想做个简单能用的出来，用python半天就能搞定。

不良数据质量的可能造成市场竞争能力的下降、错误的决策以及寻找、清理和纠正不良错误所需的时间、人力、资源、经济成本。

数据治理本质是盘点数据资产、治理数据质量，实施数据全生命周期的管理，根据不同的项目特点，会用到不同的技术或工具。

数据治理不是一蹴而就的，它是一个漫长而持续的过程，没有一拳顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径。目前国内已有部分数据治理平台可帮助企业实现数据治理。

一文让你了解数据治理的主要措施。

人工智能/ 机器学习支持的企业面临的一些常见且经常引起争议的数据治理挑战：数据访问控制-谁有权访问哪些数据？
数据的准确性，一致性和可靠性。数据质量管理作为数据治理过程中的重要环节，必须在项目初期就做好规划，现市场上也有一些比较成熟的数据质量管理、数据治理软件可以协助企业顺利执行这一环节。

数据质量管理的三个要素数据质量管理的技术关键点数据质量管理实战

在6月4日下午的大会上，《数据资产管理实践白皮书（4.0 版）》发布。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用。

为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地？或者数据挖掘的价值总是远远低于预期？无论您是项目管理者还是数据分析师，相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。

AI领域当中，也存在非理性繁荣！