数据质量管理

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

接着上次聊的 企业数仓数据质量管理流程 ，我们来详细聊聊数仓数据质量管理的各个环节我们都该考虑哪些问题？做哪些事情？怎么做？ 一、数据资产等级划分1. 等级定义根据“当数据质量不满足完整性、准确性、一致性、及时性时，对业务的影响程度大小”来划分数据的资产等级。毁灭性：数据一旦出错

作者：风中纸鸢关于数据质量管理,可能与大部分人没有太大的关系。虽然,市面上有很多的公司在进行数据的挖掘、分析方面业务的工作,但是关于数据质量管理方面的公司真的是屈指可数。由于本人所在的公司主要是为了解决发改委遇到的一些问题,而开展的1个项目。比如检验地市注册资金是否存在异常这么1个简单的例子。而对于数据感知技术,大部分

大家好，今天带来的是企业数据质量管理实战系列之一的《数据质量管理的核心要素和技术原则》。主要大纲：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“十三五”，规划提出了国家的大数据战略，指出了企业实现以数字化驱动业务发展，实现数据开放共享，创新业务发展的新思路。现阶段大中型企业已经开始了数据化运营的实践。

环境监测质量管理方案出台 对数据造假零容忍核心阅读： 根据环保部规划，“十三五”末我国将建成垂直管理、全国统一的环境质量监测网，包括环境空气、地表水和土壤等环境监测质量控制体系。这将改变一些地方环保部门“既当运动员又当裁判员”的弊病，从根本上提高环境监测水平。 “环境监测质量管理是环境监测工作的生命线。近