数据质量管理是组织变革管理中一项关键的支撑流程，包括整合数据源、创建一致的数据副本、交互提供数据或整合数据。数据清洗不能解决数据缺陷的根本原因。
在前面的系列文章中，我讲述了如何用一些大数据的测试方法来保障数据质量，那么还有其他方法吗？当然有，即数据质量管理的方式来保障数据质量。今天先从数据质量管理流程聊起，来看看如何更加全面、系统的管理数据质量，从而使数据变得更有价值，希望对大家有所帮助。
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。
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
在数字化转型的背景下，数据是一把双刃剑，它能给企业带来业务价值的同时也是组织最大的风险来源。糟糕的数据质量常常意味着糟糕的业务决策，将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、高层领导难以决策等问题。
在近期的项目当中，我们为客户落地实施了数据资产平台。随后，在数据平台中接入了客户子公司的一个业务系统的明细数据。客户希望在我们的数据平台上通过数据探索和数据分析，来挖掘一些业务价值和业务创新点。
上月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》（以下简称《规划》，点击查看），并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。 该《规划》的发布引起不小轰动，大家看到了国家对数字中国建设的重视，也对未来数字化建设的落地有了明确的方向！ 企业数字化转型势在必行，而如何构建科学、安全、高效、有序的数据治理体系成为了企业数字化转型的重大命题。 数据治理 是当下企业谋求竞争优势和向高端发展进程中难得的一个机遇，同时也是一个无可回避的挑战。 博文视点学院联合华矩科技推出《数据治理大讲堂》系列课程，4大
数据治理(data governance)，是指将数据视为企业资产，对数据进行优化、保护和利用，并对组织内的人员、流程、技术和策略进行统一的安排，是对数据的全生命周期管理。
数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
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。
随着数据呈爆发式地增长，多数传统企业也开始走上了数字化转型的道路。与此同时，数据中蕴藏的商业价值也逐渐被人们挖掘出来。而大数据类的项目都有一个特点：都以数据为核心。数据将作为产生业务价值和实现业务目标的基石，因此，数据质量就成为影响这类项目的一个极其重要的因素。 本文选自《数据治理：工业企业数字化转型之道》一书，将在技术基础上，从数据质量管理的技术指标和业务指标两大部分对数据质量评估进行深入的分析。 一本数据从业者都需要的工作指南 ▼ 扫码了解详情 ▼ 数据质量评估 互联网、智能手机、可穿戴设备及智能
2020年眼看着已经过了一半了要，各种年中工作汇报也火热展开了，给领导汇报工作时，你是否对报告的基础数据质量产生过担忧，担心质量不达标呢？
近年来，数据治理越来越受到银行、监管机构乃至国家层面的重视。2018年5月21日，中国银保监会印发了《银行业金融机构数据治理指引的通知》，正式发布了《银行业金融机构数据治理指引》。2020年5月9日，根据银保监会发布，由于在监管标准化数据(EAST)系统数据质量及数据报送存在违法违规行为，中国银行、工商银行、农业银行、建设银行、交通银行等8家银行被罚金额累计达1770万元。
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。
在大数据早期，做数据治理最主要的目的，就是为了提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确。到今天，虽然数据治理的范畴扩大了很多，我们开始讲数据资产管理、知识图谱、自动化的数据治理等等概念，但是提升数据的质量，依然是数据治理最重要的目标之一。因为数据要能发挥其价值，关键在于其数据的质量的高低，高质量的数据是一切数据应用的基础。在数据质量不高的环境下，做数据分析可谓问题重重，数据质量问题已经严重影响了组织业务的正常运营。通过科学的数据质量管理，持续地提升数据质量，已经成为组织内刻不容缓的优先任务。
随着大数据时代的到来，流动的数据已经成为连接全世界的载体，也成为促进经济社会发展、便利人们产生生活的源动力。伴随着数据的流动，尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题，”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。
数字经济正重塑着经济与社会，以工业互联网、区块链、人工智能、5G、大数据等新一代数字技术持续发展突破，奠定数字化转型的坚实基础，企业决策开始从业务驱动向数据驱动转变，而数据治理成为政企数字化转型筑基的关键，是当下数据产业生态系统的主流，历经多年发展已经在各个领域逐步深化落地，同时衍生了不少优秀研究及成功实践。 在此背景下，为汇聚数据治理与数据质量领域前沿思想和实践经验，推动中国数据治理技术与大数据生态环境优化发展。数据质量管理智库洞悉行业发展趋势，汇集DQMIS®峰会5年热点话题出版成书，倾力打造数据行业
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说实在的，人工智能这个概念有些过于高大上，从大的方面包括深度学习、机器学习、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析；机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。
供应商B2B系统当中涉及的数据是相当庞大的，以致于供应商采购平台系统公司无法将产品的生产数据完全作为企业内部数据来使用，甚至有些数据业务是外包给第三方平台去处理，其中返回的数据成品信息出现问题都没法及时去发现、处理。
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
当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。
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。
随着大数据时代的到来，伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长；有“天下武功，为快不破”惊人的数据处理速度；可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时，信息社会不断向纵深发展，数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前，数据的战略价值已得到广泛重视，数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
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
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：
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。
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》。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
导读：本文介绍顺丰科技在数据治理方面的实践。分享分为两个部分，第一部分总体介绍顺丰科技在整个数据治理过程中的心路历程：我们做了哪些工作，在数据治理各个领域，分别做了什么事情。第二部分分享数据治理中关键的主数据管理在顺丰科技的实践和落地情况。如下：
信息建模描述了理解与企业相关的数据、流程和规则所需的元数据（图1）。信息建模有三个主要领域：
最近不少朋友都咨询过居士关于数据质量的问题，群里面也有很多相关的话题讨论。正巧，一位群友（Z）昨天发给我了一些他关于数据质量的思考，在此分享给大家。
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
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。
📨 数据管理（Data Management）：涉及在整个生命周期内为数据和信息资产提供价值，通过规划、政策、程序和实施活动，执行和监控这些资产的过程。P1
数据质量是对数据在特定应用场景下服务商业目的适应性的评估/评价。 数据质量包括这些方面： 准确性 完整性 时效性（更新状态） 关联性 一致性 可靠性 合理表示 可以访问 在一个公司或者组织内，可接受的
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
近年来在国家政策推动以及各监管机构的要求下，政企单位对数据治理的关注度不断提高，而数据质量的提升就是体现数据治理成效的指标之一。今天和大家分享一下政务服务行业从不同业务角度出发，如何解决数据质量问题的案例。
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。
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
在当今数据驱动的商业环境中，数据不再仅仅是辅助决策的工具，而已成为企业最宝贵的资产之一。以一家零售企业为例，通过对顾客购买行为的数据分析，企业能够预测未来的市场趋势，优化库存管理，个性化顾客体验，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
导读：本期“谁是数据英雄？传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 长城资产：数据管控驱动管理增值 》。在外部监管和内部需求的共同驱动下，资产管理行业的数据治理体系建设势在必行。作为四大国家级金融资产管理
信息是指有上下文的数据，上下文包括1：数据元素和相关术语的业务含义，2：数据表达的格式，3：数据所处的时间范围，4：数据与特定用法的相关性。
数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在这么多治理内容中，大家想下最重要的治理是什么？当然是数据质量治理，因为数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是这一切的前提。所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。
《DAMA 数据管理知识体系指南》一书给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
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。
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