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数据治理的疑难杂症,看我DataArts药到病除!

大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,越来越多的行业开始关心如何有效地管理和运用数据,探索应用场景、商业模式、建设技术平台,已经成为趋势。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,做再多的业务和技术投入都将是徒劳的,因为数据质量没有保证,就会导致“Garbage in ,Garbage out”。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。那应该如何实施数据治理呢?数字“神医”DataArts有话说。

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数据治理的疑难杂症,看我DataArts药到病除!
发布:2022-05-11

大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,越来越多的行业开始关心如何有效地管理和运用数据,探索应用场景、商业模式、建设技术平台,已经成为趋势。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,做再多的业务和技术投入都将是徒劳的,因为数据质量没有保证,就会导致“Garbage in ,Garbage out”。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。那应该如何实施数据治理呢?数字“神医”DataArts有话说。

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