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。
数据质量管理主要解决“数据质量现状如何，谁来改进，如何提高，怎样考核”的问题。
最开始的关系型数据库时代，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。时至今日，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。
为什么数据质量问题如此重要？
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。
如果一个组织根据劣质的数据分析业务、进行决策，那还不如没有数据，因为通过错误的数据分析出的结果往往会带来“精确的误导”，对于任何组织来说，这种“精确误导”都无异于一场灾难。
根据统计，数据科学家和数据分析员每天有30%的时间浪费在了辨别数据是否是“坏数据”上，在数据质量不高的环境下，做数据分析可谓是战战兢兢。可见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。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
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
