数据质量

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。

本文将对网易有数大数据平台的子产品，数据质量中心的现状及规划方向进行简要介绍。

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。