数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
很多刚入门的数据人，拿到数据后会立刻开始对数据进行各种探查、统计分析等，企图能立即发现数据背后隐藏的信息和知识。
然而忙活了一阵才颓然发现，并不能提炼出太多有价值的信息，白白浪费了大量的时间和精力。比如和数据打交道的过程中，可能会出现以下的场景：数字化转型网www.szhzxw.cn
场景一：作为数据分析人员，要统计一下近 7 天用户的购买情况，结果从数仓中统计完发现，很多数据发生了重复记录，甚至有些数据统计单位不统一。
场景二：业务看报表，发现某一天的成交 gmv 暴跌，经过排查发现，是当天的数据缺失。
造成这一情况的一个重要因素就是忽视了对数据质量的客观评估，没有制定合理的衡量标准，导致没有发现数据已出现问题。所以，进行科学、客观的数据质量衡量标准是非常必要且十分重要的。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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