數據質量關鍵字列表
在不斷變化的金融服務行業中，數據不僅驅動決策，還確保符合嚴格的監管標準，因此，強大的數據治理的重要性不言而喻，有效的數據治理確保金融機構中的數據保持準確、一致和安全，這對于維護透明度和問責制至關重要。數據治理的管理不善可能導致重大后果，包括因不符合GDPR等監管規定而被重罰。
成功治理大型企業的數據存儲分布的關鍵在于有效的數據治理，AI可以發揮重要作用。
在殘酷的AI開發世界中，陷入無盡的試點項目困境比失敗更糟糕。為了避免AI計劃成為浪費預算的又一項開支，本文介紹了將你的AI試點項目從停滯不前的試驗推進到成功且可擴展解決方案的10種關鍵策略。
近期的調查顯示，全球的首席營銷官對GenAI未來增強生產力和創造競爭優勢的能力持樂觀和自信態度，70%的首席營銷官已經在使用GenAI，19%的人正在測試它，他們主要探索的應用領域包括個性化（67%）、內容創作（49%）和市場細分（41%）。
企業對良好數據質量的需求日益增長，人們需要了解如何獲得良好的數據質量以及它如何影響決策。本文介紹了定義數據質量的7個特征以及確保較好的數據質量的8個方法。
數據質量與數據治理發展風向、落地策略、研究方法及實踐案例全在這了!
今年，大數據發展聚焦價值落地，產業智能亟需快速升級，數據質量驅動的時代終將來臨。承接新時代的新使命，2019第三屆數據質量管理國際峰會將于9月5日在北京隆重召開。
隨著網絡時代的迅猛發展，大數據在世界范圍內飛速產生并不斷擴張，如何從大數據中及時提煉、挖掘有價值的信息，提高統計數據的精準度與可利用性，對政府的宏觀經濟運行與決策具有更深層面的意義。
值得強調的是，由于數據的生成和處理是一個持續不斷進行的過程，因此，數據質量保證是一個長期的過程，相應的，確保數據質量并不是一次就能完成的。
鄔賀銓在《北京日報》刊文指出，大數據共享包括政府部門之間的數據共享、跨行政區域政府間的信息共享、政府與企業間數據的合作和共享、企事業單位之間的數據共享等。
大數據時代的到來，互聯網成為基礎設施，數據變成重要資源，這不僅意味著海量、多樣、快速的數據處理和技術創新，更為重要的是改變了傳統要素的組合方式
摘要：克服不良數據習慣并不容易。如果有一個必須克服的習慣的話，那么一定就是不良的數據習慣 克服不良數據習慣并不容易。
中國社會科學報綜合外媒報道近日，澳大利亞國立大學原住民經濟政策研究中心研究員莉斯·艾倫在“對話”網撰文表示，大數據時代改善調查方法、提高人口普查質量至關重要。艾倫建議采取一定的措施提高普查質量，如利用電子普查，可以更節約資金和時間成本，提高數據質量。
他建議，成立一個政府牽頭的公益性的數據交易服務企業來解決這個問題。他解釋，解決這個問題，通常的做法，比如說你通過法律，法規，行業協會的規則，這種方式來做，來逐步完善。
當前，大數據以前所未有的方式來創造著企業的成長為商業贏得利潤。這樣會導致一個新的商業智能分支浮出水面，在天氣預報，制造業，電力，以及其他領域，將得到廣泛應用。這個趨勢表明，未來全球經濟將經歷完整的大數據驅動的文化。
不知何時起，大數據開始風靡各個領域，從餐飲到購物再到旅游 大數據頻繁應用到各行各業的市場拓展中。鑒于這樣的現實情況，加強和其他公司的合作，互惠互利，積極打破“數據孤島”的格局，改變自有數據單一的局面才能贏取發展。
唯一的問題是，盡管他們是如何經常被引用，但它們卻不存在，阿德勒說，“一個組織的數據不被倒入一個數據湖中。森古普塔表示，當今云計算的低成本意味著“你真的可以做那些以前從來不可能實現的的事情。
美國非營利性組織“數據質量行動”（Data QualityCampaign）近期發表報告指出，雖然美國各州教育大數據保持發展，但單純的數據收集并不足以幫助教師和研究人員有效使用數據信息，幫助學生取得實質性進步。
為了使大數據分析工具有效，它們必須能夠審查大量的電子公司記錄。通過遵循這些管理大數據的戰略，信息治理不再僅僅是獲得合規性，也將體現其對于公司的經濟價值。
企業要想保持競爭力,就必須比大數據分析做的更多。為了避免這種情況,數據科學家應該集中精力獲得正確的分析結果，這可以通過明確實驗，變量和數據準確性和清晰明白他們想要從數據中獲得什么實現。
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