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7个流行的开源数据治理工具
数字化时代,数据是已经成为最宝贵的资产之一。数据支撑着我们的政府、企业以及各类组织的所有流程,并为决策以及智能化服务提供支撑。大数据有大用途,但是也可能隐藏着巨大的风险,特别是如果我们对数据的情况不是很了解的时候,我们便不能够掌握到底存储了什么信息以及如何使用它,在一堆数据中是否存在垃圾数据或者可能被遗忘的高质量数据,甚至是否存在数据安全问题。
数据中台中的主动数据治理场景三:数据生产质量治理
“AI时代,所有产品都值得用大模型重做一遍”。实现这一目标的第一步就是在每个场景中,我们都要思考AI大模型如何嵌入业务流程。在本篇末尾针对AI大模型如何嵌入数据生产质量治理这个场景先抛个“砖”。
阿里数据治理建设实践-数据生产质量治理
在我们针对数据生产稳定性进行保障过程后,往往同步会关注到的,就是数据生产的质量问题治理。数据质量的好坏,往往对业务侧所要执行的决策和流程有着直接关联,各种场景不但需要能“成功获取数据”,还需要能“成功获取正确的数据”,这样才能实现业务侧的成功。
