正如大家所知，大数据建设的目标是为了融合组织数据，增加组织的洞察力和竞争力，实现业务创新和产业升级。而提高数据质量是为了巩固大数据建设成果，解决大数据建设成果不能满足业务要求的问题。并且，数据质量问题不仅仅是一个技术问题，它也可能出现在业务和管理的过程中。所以，要想提高数据质量，就必须懂行业、懂组织、懂业务。当然，正如“数据博士”Jim barker 所说，我们可以简单地通过引入一些工具和规则就可以解决 80% 的问题，也可以引入一个复杂的系统工程来解决 100% 的质量问题，取决于我们希望达到什么样的质量标准。
最近和几个同事聊了下关于数据的一些问题，有一个问题引起了我的好奇。那就是数仓体系和大数据体系的数据质量差异。
构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中。以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：
6月24日，在第四届世界智能大会城市能源大数据高峰论坛上，发布了国内首个城市能源大数据发展白皮书--《天津城市能源大数据发展白皮书2020》。
随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
在中国大部分企业客观的讲，基本没有意识到数据质量的重要性，更没有专门的数据质量测试计划、团队、投入等。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。 在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。企业在大数据的投资只能换来低质量的大量无效数据，从而极大的影响企业的大数据战略。在大数据的时代，大家都在重视数据存储和大数据相关技术的同时，都开始注重建设数据管理能力。 传统的数据管理对于企业来确实较为复杂，虽然方法论没有问题，但是对于企业来说往往望而生畏，比如组织架构庞
数据要素，是过去一年以来最热的一个词，2020年3月30号，中共中央，国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确提出了把数据作为生产要素进入市场化配置，这是在国家层面大力扶持数字经济，作为中国未来发展重要举措之一。从银保监会的数据治理指引及更严格的数据管控，到市场的数据霸权垄断监管；数据交易市场在中国大地如雨后春笋般的迸发，诸如数据标注等依托数据要素的新业态，新商业模式的涌现，经过一年多的实践和沉淀，蓦然回首，我们发现妨碍我们进一步跃升的是数据的质量，以及提升数据质量的难，和无法承
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 有些人认为，“大数据”这一词汇不过是企业营销时的大肆炒作。但即使是那些接受大数据概念的人，也需要消除某些大数据误区。 全球领先的信息技术研究和咨询公司Gartner指出，大肆宣传大数据概念，使企业在选择适当的行动方案时，受到更多困扰，但对消除一些仍存在的误区却毫无帮助。 例如，80%的数据是非结构化的，这是错误的；又如高级分析功能只是更复杂形式的普通分析，分析公司Gartner指出，这也是不正确的。 Gartner公司在已发布的两篇报告《大数据对分析功能影响中的主要误区
DQMIS®2022第六届数据质量管理国际峰会将于2023年1月7-10日以线上直播的形式举办，以“数据隐擎，提质安航”为峰会主题，探讨与研究数据要素的全周期管理，企业数据产品打造，如何通过隐私计算技术保护数据，数据溯源及数据确权，如何提高数据质量为数据产品增值，如何基于数据安全技术实现数据要素的安全流通与交易。 本届峰会开设一场高端闭门论坛，一场主论坛，五场分论坛。闭门论坛将聚集跨界别不同行业顶级专家聚焦探讨核心的数据发展问题，其会议成果将在峰会主论坛发布。主论坛将由院士领衔行业前沿趋势解读，涵盖数据质量
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
导读：我们现在处在一个新的时代：商业成功取决于比以前更快的从更多的系统和用户中获取可信任的数据。要想在这个时代成功，你必须确保质量数据在更多的系统中传播流畅，是高度可伸缩的，并且由业务用户监控和管理。通过本文详细的讲解，你可以创建并启动一个可以支持你现有业务计划、还可以轻松扩展满足未来需求的数据质量策略。 数据质量曾经被认为仅仅是IT部门的责任，或者是在某一次数据迁移中才需要被考虑到。而现在，日常业务流程、你的组织里所有的系统和数据都需要考虑数据质量。很多组织仍然让一些不懂在商业中如何使用这些数据的工
主讲嘉宾：刘晨 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 刘晨：广州利为软件合伙人，从事数据治理软件产品研发与咨询服务。清华大学电子系本科、经管学院MBA。拥有数据治理领域六年以上从业经验。国际数据管理协会中国分会（DAMA China）核心工作组成员，国际信息和数据质量协会（IAIDQ）会员。译著有《DAMA数据管理知识体系指南》，编写《大型企业信息化工程项目管理实战》数据管理章节。 以下为分享实景全文： 主题汇报人： 刘晨：大家好，我是刘晨，来自于利为软件
大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用不敢用，因此，数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
我们现在处在一个新的时代：商业成功取决于比以前更快的从更多的系统和用户中获取可信任的数据。这个新时代的核心是大数据，它引进了新技术、新数据源、新数据类型，可以让你更了解顾客、竞争者的关联信息以及你从没想过的经营活动。 问题是这些信息常常充满了错误，那些即刻需要信息的人也不能马上获取它们。无论你负责技术策略还是信息策略，你都需要保证可以实时获取可靠的信息，这样你就可以比竞争者更快的做出准确的决策。否则，你就很容易被其他公司甩在后面。 数据质量曾经被认为仅仅是IT部门的责任，或者是在某一次数据迁移中才需要被考虑
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。
在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。 本文目录： 一、困难重重却充满光明的大数据治理发展之路 二、大数据治理技术需要不断革新 三、如何选择合适的大数据治理工具？ 四、总结 一、困难重重却充满光明的 大数据治理发展之路 传统数据治理一直无法逃脱的魔咒 大数据治理从建
最近我发现，Apache已经成了解决问题的解决我们日常问题的首选宝藏之地。这几天在调研数据质量监控的东西时，无意中发现了Apache Griffin。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 文| 大数据文摘记者魏子敏 图| 大数据文摘摄影记者田晋阳 技术人员通常没有意识到，他们正掌控着一家公司中巨大的权力。 这是很多数据量大、业务部门冗杂的公司正每天面临的场景：大量业务数据从研发、业务、人力、财务部门涌向技术（或者数据处理）中心，技术人员根据他们所掌握的技术知识进行“科学”筛选分析，并把相应数据、系统返回各部门辅助决策。 如此重要的决策数据，很可能在分析前已经筛掉了业务部门的核心需要，而技术人员费了大力气跑出的数据回到业务部门的时候，因为无法被理解、或没
是不是感觉漫画中的场景很熟悉？没错，这种场景几乎每天都在企业中重复上演。 一、数据质量问题的危害 当前越来越多的企业认识到了数据的重要性，数据仓库、大数据平台的建设如雨后春笋。但数据是一把双刃剑，它能
提到格里芬—Griffin，大家想到更多的是篮球明星或者战队名，但在大数据领域Apache Griffin（以下简称Griffin）可是数据质量领域响当当的一哥。先说一句：Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目，懂了吧。
某大型集成电路企业是一家集芯片设计、工艺研发、晶圆生产与测试、销售服务于一体的半导体存储器企业，为全球提供先进的存储产品和解决方案，广泛应用于移动通信、计算机、数据中心和消费电子领域。该企业在数据管理系统和研制管理体系的控制下，设计、工艺、制造、试验、售后服务等环节都产生了大量的数据。在管理信息化、工程信息化的建设过程中，为减少信息孤岛，数据集成与共享不可逾越，不同系统间的数据正确性、一致性变得尤为重要。
探索走出符合国情的工业大数据自主之路 --工业大数据的范畴、关键问题与实践 文/王建民，清华大学教授、博导、软件学院副院长 ---- 2011年麦肯锡全球研究院大数据报告表明，2009年美国以装备制造为代表的离散工业领域拥有的数据规模为各领域之首，比美国政府拥有的数据还要多。近年来，随着德国工业4.0和美国工业互联网为代表的新工业革命深入发展，以及“中国制造2025”、“互联网+”行动计划与“促进大数据发展行动纲要”的颁布实施，工业大数据得到了越来越多的关注。这里分享一下我们的思考与实践。 工业大数据 三大
背景 数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer（《Reengineering the Corporation》一书的作者）曾说过，看起来不起眼的数据质量问题，实际上是拆散业务流程的重要标志。 数据质量管理是测度、提高和验证质量，以及整合组织数据的方法等一套处理准则，而体量大、速度快和多样性的特点，决定了大数据质量所需的处理，有别于传统信息治理计划的质量管理方式。 本文基于美团点评大数据平台，通过对数据流转
本项目案例由网易数帆投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
当前数字化转型大背景下，许多企业都在全力推动数据资产的落地实施，逐步开始汇聚数据、管理数据、利用数据、运营数据，创造数据价值。那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢？企业的数据资产实施演进一般具有哪些发展阶段呢？体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢？以下内容将为大家呈现不一样的解答。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
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。
我们认为，企业应该重视数据统治和数据管理。如果数据是一个企业最重要的资产，然后常规的数据统治项目和数据管理最佳实践是其能够实现的多数投资策略。如果只有其中一种投资，企业都会在获取已有数据资源中面临挑战，仍然有可能会被大数据的迸发淹没掉企业。数据统治和数据管理共同掌控着一个企业如何实现理解和使用自己的数据资产，以及那些资产随着时间是如何被管理的。两者变得更加具备战略性，因为企业从数据中获得发展，记录的中心数据库系统基于动态的历史结果做报告，参与的实时系统能更快生成洞察力和告知新手更好的决策，更准确的数据。
大数据模块是大数据平台中数据方案的一个功能组件，Griffin（以下简称Griffin）是一个开源的大数据数据解决质量模式，它支持所有数据和流数据方式检测质量模式，可以从不同维度（不同标准执行完毕后检查源端和目标端的数据数量是否一致、源表的数据空值数量等）收集数据资产，从而提高数据的准确度、可信度。
随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛，每天通过分布在世界各地的6000多家商店向全球客户销售超过2.67亿件商品，每小时获得2.5PB的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计，2015年全球数据量为8ZB，而到2020年则高达35.2ZB，是2015年数据量的４４倍之多。此外，随着移动互联网、Web2.0技术和电子商务技术的飞速发展，大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。
探索走出符合国情的工业大数据自主之路 近年来，随着德国工业4.0和美国工业互联网为代表的新工业革命深入发展，以及“中国制造2025”、“互联网+”行动计划与“促进大数据发展行动纲要”的颁布实施，工业大数据得到了越来越多的关注。这里分享一下我们的思考与实践。 工业大数据三大来源 企业信息系统、装备物联网和企业外部互联网是工业大数据的三大来源 企业信息系统存储了高价值密度的核心业务数据。上世纪60年代以来信息技术加速应用于工业领域，形成了产品生命周期管理（PLM）、企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM
本篇报告由清华大学大数据研究中心独家支持（原清华-青岛数据科学研究院发起），清华大学新闻传播学院博士后何静（沈阳教授团队）发布，研究内容主要围绕国内高校大数据教研机构的发展现状、教育科研水平及其行业影响力、传播影响力的对比分析等方面。以下为报告部分内容节选：
12月19日，9：00-12：40，由来自腾讯数据湖研发负责人邵赛赛老师出品的DataFunTalk年终大会——大数据架构论坛，将邀请来自腾讯、Tubi、车好多、T3出行、滴滴出行等公司的6位嘉宾，就大数据架构相关主题进行分享。本次会议全程直播，详细信息如下： 01 专题论坛及日程 论坛名称 大数据架构论坛论坛时间 12月19日，09:00-12:40论坛出品邵赛赛 腾讯 数据湖研发负责人分享时间 分享内容09:00-09:40如何让Ozone成为HDFS的下一代分布式存储系统 腾讯高级工程师 毛宝龙09
按照国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定，数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。”但要深入理解数据质量，需要切分不同层次或维度。
来源：软件学报微站本文约2500字，建议阅读5分钟本专题旨在探究大数据治理所面临的核心技术挑战。 大数据治理的理论与技术专题 数字经济时代, 数据已成为新型生产要素, 大数据技术更是数据要素市场发展的核心科技引擎。然而, 近年来大数据使用中普遍存在着“重采集轻管理、重规模轻质量、重利用轻安全”的现象。科学而有效地进行大数据治理将有助于提升数据质量、降低管理成本、增强决策能力。本专题旨在探究大数据治理所面临的核心技术挑战, 面向数据的全生命周期, 不仅研究劣质数据的清洗与修复等数据治理技术, 也讨论隐私安全与
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
数据治理（DG）是对企业中使用的数据的可用性，可用性，完整性和安全性的整体管理。健全的数据治理计划包括理事机构或理事会，一套明确的程序和执行这些程序的计划。企业受益于数据治理，因为它可确保数据的一致性和可信赖性。这一点至关重要，因为越来越多的组织依靠数据来制定业务决策，优化运营，创建新产品和服务，并提高盈利能力。
4. Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，下面描述错误的是__
本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。
搜索一下“HR+大数据”，可以轻松得到几百万条记录，可见大数据在HR领域并不是一个陌生的话题，遗憾的是，热度有余而深度不足。北大光华的穆胜博士在其写的《大数据为何走不进人力资源管理?》一文中提出“HR
又到了本周的开源项目推荐。数据质量是企业进行数据治理非常重要的一个环节，高质量的数据对管理决策，业务支撑都有非常重要的作用。 只有持续的数据质量改进才能推动数据治理体系的完善，差劲的数据质量就如同顽固的疾病一样，如果不能得到及时的改善，最终可能会导致重大的问题。 近几年来，管理数据质量的工具层出不穷，但是能够全面的对企业数据质量进行分析与洞察的工具并不多见。 那么，有没有好用的开源的数据质量项目呢？ 今天为大家推荐的开源项目，就是一个极为优秀的数据质量检查工具，开源的数据质量管理项目。让我们一起来看看吧~
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大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据，我们必须认识到，数据是一个重要的企业资产，因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策，通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
大数据已深入到企业经营的方方面面，数字化管理已不仅仅是传统的报表，更深入到具体的业务核心流程中，数据平台的稳定性、数据质量问题将直接影响到企业的正常经营，业务对数据的依赖也越来越高，更低的使用成本、更高的计算性能、更快的数据时效等一直都是大数据平台技术架构升级与优化的目标。 近年来，云原生、资源弹性伸缩、数据实时化、湖仓一体、流批一体等新兴技术术语时常出现，但这些技术如何落地、后续演进方向如何、给业务带来的价值几何等很多人都不清楚。 在 4 月 21-22 日上海举办的 ArchSummit 架构师峰会上，
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
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