什么是数据质量？ 数据质量衡量数据集在准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性等方面较之标准的优良程度，它对组织内的所有数据治理计划都至关重要。 数据质量标准可确保公司做出以数据为导向的决策，从而实现业务目标。如果重复数据、缺失值、异常值等数据问题没有得到妥善解决，企业就会增加产生负面业务结果的风险。根据 Gartner 的一份报告，数据质量不佳导致企业每年平...

当前，我们的组织生成的数据量远超以往，但您真的能放心依据这些数据做出关键业务决策吗？许多企业都艰难地认识到：拥有海量数据与拥有可靠、合规的数据完全是两回事。 数据治理是一套战略性框架，它将原始信息转化为值得信赖、合规且易于获取的资源，从而推动更优决策和竞争优势。根据欧盟《通用数据保护条例》（GDPR），违规罚款最高可达全球营收的4%，而数据泄露事件平均给企业造成445万美元的损失—真正...

数据湖是存储大量结构化和非结构化数据的黄金标准，但经常会遇到数据不一致、模式演变和性能问题。Delta Lake通过在Apache Spark之上添加ACID事务、模式实施和可扩展的数据处理来解决这些挑战。 Delta Lake是什么？ Delta Lake是一个开源存储层，旨在与Apache Spark集成，使其成为使用Spark生态系统的团队的首选解决方案。它为大数据环...

AI时代，你的数据健康吗？一份深度清单将有助于你评估数据准确性、治理能力与AI就绪度。 本指南提供完整评估框架，用于检测、监控并提升数据质量，以确保AI应用的准确性、合规性与长期可靠性。 数据已从业务流程的副产品，演变为创新与战略决策的关键资产。随着AI能力的持续进步并更深融入软件开发体系，这一趋势愈发显著。AI的效能高度依赖于高质量、可靠的数据；缺乏优质数据，即使最先进的...

本文深入探讨AI治理，涵盖其面临的挑战、相关框架、标准规范等多维度洞察。 什么是AI数据治理？ AI治理是指指导AI技术开发、部署与管理的框架、政策及伦理标准。它涵盖数据隐私、算法透明度、问责机制以及系统公平性等多维度考量，旨在确保这些技术依照社会价值与法律标准运行。 AI数据治理的重要意义 随着AI持续渗透医疗、金融等生活各领域，解...