数据质量

6月21日，北京大学光华管理学院联合腾讯、腾讯云举办“数字中国筑塔计划”战略升级发布会。在主题为“科技与场景”的圆桌环节，来自不同领域的专家、学者和企业领袖们一致认为，大模型技术的产业化落地，必须结合垂直行业的场景需求做定制化开发。北京大学光华管理学院副院长、市场营销学系教授张影，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实

如何能识别出企业的全量数据资产？如何能准确且快速的提升当前的数据质量？如何能跨业务跨领域打通企业数据，消除“数据孤岛”？企业如何才能逐步挖掘出数据资产的价值并量化它？这一系列挑战在当前的很多企业中深深困扰着数据管理人员，尤其是引领企业数字化转型的管理层。 要攻克这一些列问题，一套体系完整、可分布构建、且与企业运

随着各行业数字化转型的逐渐深入,全域用户精细化运营逐渐成为企业开展业务的共同选择。企业通过打通线上线下全渠道、全触点、全链路的用户数据,从拉新、留存、转化等多环节深入进行数据分析,实现更精准地用户洞察、触达和 营销 。 而在实际业务场景中,企业各渠道用户往往众多,品牌与用户的触点非常丰富

编辑导语：数据质量问题是各种行业和企业在步入信息化数字阶段后都会面临的一个问题，那如何确保自己企业的数据质量比较高呢？其中一个重要的保障措施就是颁布管理制度，本篇文章主页阐述了数据管理制度有哪几个关键部分，一起来看看吧。无论是任何行业或者何种背景下的企业，在步入信息化数字化阶段后，都会面临数据质量问题。没有一个组织拥有

为提升数据质量，更好实现标准化监管数据报送，渤海财险决定对其检查分析系统 (Examination & Analysis  System Technology，EAST) 进行升级改造。EAST系统最核心的报送库和中间库采用了云和恩墨的MogDB数据库。这款基于openGauss开源数据库的内核进行研发的产品使

编辑导语：数据质量问题，是每个数据应用类的数据产品都需要时刻关注并解决的问题。本篇作者结合自己的工作经历与思考，跟我们分享了数据质量问题的类型、问题产生的原因、如何用数据质量监控产品，一起来看一下。数据人最常听到，最扎心、刺耳的一句话，莫过于“你数据准不准?”。一次数据异常的“锅”，可能就抵过了过去数据支撑积累的所有业

编辑导语：数据分析的前期工作一定要确保无误，才能保证后期在进行数据运用和构建时不出错；数据仓库里的数据也是非常重要的，当你拿到一个数据分析的任务时，你可以先到数据仓库进行获取；本文作者介绍了如何保证取出的数据质量问题，我们一起来看一下。在数据分析中，大家往往会比较重视数据清洗，数据统计和特征构建这些所谓的高级工作，而比

编辑导读：数据分析能够帮助营销人员更好地服务顾客，给顾客创造更好的价值，提高营销决策的准确率。与此同时，数据的质量问题一直是困恼营销人员的一个难题，到底如何评判数据的优劣？本文作者对此展开了说明，供大家一同参考学习。如今，数据已成为营销活动中无可争议的关注点。有效营销活动的基础是高质量的数据，但并非所有数据都是优质的。