大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。

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。

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。

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。

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！

美国大西部银行的BI副总裁Ron Van Zanten表示：“我们即将面临的挑战很多，但最大的还是数据质量问题。”

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？……

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

数据治理不是一蹴而就的，它是一个漫长而持续的过程，没有一拳顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径。目前国内已有部分数据治理平台可帮助企业实现数据治理。

数据质量决定了数据是否具有科学性,是否可以代表用户,是否给出准确的研究结论。因此我们要考虑对在线问卷的数据进行质量控制的具体的方法,保证问卷数据的质量。

为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地？或者数据挖掘的价值总是远远低于预期？无论您是项目管理者还是数据分析师，相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。

数据治理本质是盘点数据资产、治理数据质量，实施数据全生命周期的管理，根据不同的项目特点，会用到不同的技术或工具。

不良数据质量的可能造成市场竞争能力的下降、错误的决策以及寻找、清理和纠正不良错误所需的时间、人力、资源、经济成本。

本篇主要分享了一些和数据质量监控相关的内容，有一些泛泛而谈的感觉，但是理清思路后很多实现起来也是很简单的， 想做个简单能用的出来，用python半天就能搞定。

“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！