政府、企业想要释放数据的强大力量，必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助政府和企业有效管理数据，以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响，进而帮助企业提高竞争力，为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据，让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。

本标准适用于XX所有项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。

众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。

今天给大家分享一下如何进行数据治理，“ 数据质量的治理，是数据治理的主要内容之一。数据质量的全面评价，是数据质量治理的准绳。”

数据质量是报表的生命线，任何一个企业的报表在发展到一定阶段后，都会出现一系列不可用问题，包括报表体系混乱、报表口径不一致、报表口径不透明、报表冗余度不断加大等等问题，报表系统是典型的熵值不断增加的系统。

这七方面构成了一个完整且可操作的体系，能够帮助我们更好的规避样本内的虚假信号、找出能在样本外更有效的交易策略。

每个有效的企业数据计划都离不开数据治理，也就是精心设计的政策，以明确职责、解决不同利益相关方之间的冲突，提供维护和扩展，保护敏感信息。

如果您已经知道为什么要做埋点管理系统了，可以直接跳去第三节看埋点管理系统的建设过程。

本文介绍了Python中的Ydata-quality库如何应用于数据质量诊断，并给出数据实例进行详细的一步步解释。

有赞数据治理的精髓就是九个字：大质量、全成本、重运营，其中涉及的质量分、成本账单都有可借鉴之处！

元数据管理计划实施数量将持续增长到2021年以后。根据DATAVERSITY®数据管理趋势报告，有84％的业务受访者已经实施了元数据管理计划或已经开始制定计划。一家公司在元数据管理方面的成功取决于实施前是否依托于一个有用的元数据管理框架。

早在 2000 年代初，企业就将数据视为公司的战略资产，以指导战略决策，促进实验学习和改进，并提供更好的业务成果。数据安全已成为企业的重中之重。这导致了对监管数据治理的需求。

本文将对网易有数大数据平台的子产品，数据质量中心的现状及规划方向进行简要介绍。

KPI 的核心是量化，而在互联网运营过程中，残酷的说一句，基本上能够量化的东西，大部分都可以用并不有利于目标的方式刷出来。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用。

如何在海量的数据中发现价值？如何分析数据产生差异或者没有差异的原因？为什么找到事物的关键要素和非关键要素？……

由于数据中台与企业的发展息息相关，所以，它的建设是演进式的，要结合企业战略规划和市场变化演进式发展，这就需要它的架构是开放的，柔性的。

《哈佛商业评论》曾宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家对它又不甚了解。 如何做好数据科学呢？ 微软高级数据科学家Brandon Rohrer概括了做数据科学的七大步骤，手把手教你做数据科学。 1. 获取更多的数据 数据科学的原材料是数字和名称的集合，测量、价格、日期、时间、产品、标题、行动等，数据科学无所…

AI领域当中，也存在非理性繁荣！