数据质量管理

数据治理和数据质量已经存在了相当长的时间，但这些重要的数据管理实践近来又重新引起关注。Dataversity最近采访了Syncsort产品管理总监哈拉尔德·史密斯（Harald Smith），就数据治理和数据质量的这种复兴和未来发展方向，请史密斯谈了谈他的看法。

数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下，你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据，就可能会错失良机、降低效率，甚至对你的盈亏造成负面影响。

品觉导读： 很多机构难以获得准确的数据来支撑他们的日常决策。原因就是坏数据。坏数据也称脏数据，是指错误的、具有误导性的、格式非法的信息。 但凡任何一间数据仓库，势必存在着某种形式的坏数据。完全避免坏数据的产生几乎是不可能的，但数据管理可以很好地帮你保持数据的干净。 原文翻译： 信息和数据是一家机构最具战略意义的资产。数据仓库研究所（The Data Ware…

数据收集，是后期数据驱动业务的最根本的前提，只有拥有丰富的数据，高质量的数据，才可以更好的实现数据驱动。 线上，数据收集相对线下，要容易很多，丰富程度更大，但线下数据的收集，需要借助智能硬件设备来辅助收集。 在这过程中，因牵涉到硬件设备，会存在很多线上收集数据时不存在的问题，最大的问题是数据质量、数据的缺失难以保证。 笔者在这里做个总结，及相关的一些思考，希…

最早入门做数据分析的时候，我主要依赖google analytics来做网站的流量分析。这个时期是没有数据质量问题的——因为全部是用的google的标准和定义，我要做的就是学习它的规则。