为什么要进行数据质量评估

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。

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:

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。

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

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