数据质量

海量数据的交换是当今大多数业务流程的关键，它能够大规模地实现创新的客户体验。然而，将干净无瑕的高质量数据快速传送到需要的地方——无论是内部系统还是外部合作伙伴——对数据团队来说是一个巨大的挑战。而要实时完成这一过程更是复杂得多。要安全、可靠且快速地传输数据，需要良好的数据治理，但为了确保数据在组织内…

深入分析了大数据话题声量下降的原因，揭示了数据驱动增长神话破灭的教训，并强调了大数据在企业发展中的实际价值和作用。

分享关于数据中台的四个观点和：观点一：没有业务就没有数据中台；观点二：数据中台不要拿来主义；观点三：避免共享复用的机械主义；观点四：业务驱动需要自己去寻找。

要发挥作用，数据必须准确、完整、有效、唯一并且按照标准化格式进行结构化。

在峰会主论坛上，中国信通院云大所所长何宝宏发布了《2022大数据十大关键词》。

本标准适用于XX所有项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。

众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。

数据质量是报表的生命线，任何一个企业的报表在发展到一定阶段后，都会出现一系列不可用问题，包括报表体系混乱、报表口径不一致、报表口径不透明、报表冗余度不断加大等等问题，报表系统是典型的熵值不断增加的系统。

这七方面构成了一个完整且可操作的体系，能够帮助我们更好的规避样本内的虚假信号、找出能在样本外更有效的交易策略。

今天给大家分享一下如何进行数据治理，“ 数据质量的治理，是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价，是数据质量治理的准绳。”

每个有效的企业数据计划都离不开数据治理，也就是精心设计的政策，以明确职责、解决不同利益相关方之间的冲突，提供维护和扩展，保护敏感信息。

如果您已经知道为什么要做埋点管理系统了，可以直接跳去第三节看埋点管理系统的建设过程。

本文介绍了Python中的Ydata-quality库如何应用于数据质量诊断，并给出数据实例进行详细的一步步解释。

有赞数据治理的精髓就是九个字：大质量、全成本、重运营，其中涉及的质量分、成本账单都有可借鉴之处！

大数据初创公司Bigeye，主要使用统计和机器学习来检测数据中的不一致和其他问题，在B轮融资中筹集了4500万美元，将用于加速公司的增长。