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数据质量入门:统一数据和人工智能治理的基础.pdf

上传人: 芦苇 编号:651671 2025-05-01 12页 725.73KB

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本文主要介绍了数据治理和数据质量的基础知识,强调了目录和数据质量的关系,提出了基于风险的数据测试方法,详细阐述了数据所有权的角色和职责,以及数据质量规则的制定。文章指出,通过利用Collibra的AI功能,可以自动化地编写数据质量规则,提高数据治理的效率。最后,文章强调了及时研究和解决数据问题的重要性,以建立对数据质量程序的信任,并提出了制定和修复规则的最佳实践。
数据质量先于目录吗?" "如何有效地确定首批测试数据?" "数据治理中,业务与技术所有权的角色与职责是什么?"
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