白皮书
创建一个企业愿景为数据质量和可观察性
本白皮书概括了成功的关键部件数据质量函数和考虑如何到达那里。你将学习:
- 如何准备的数据质量
- 如何建立你的数据质量函数吗
- 如何保持你的质量结果的七个步骤第一旧金山伙伴吗
总结
讨论数据质量问题或质量管理或太理论是无法避免的。那些想要建立一个成功的企业数据质量函数需要一个具体的计划来建立信心和热情在做投资于资源和一个新的工具。
有远见的试图使案件带来更多严格的数据质量,关键是了解各种数据质量相关的活动和正确的顺序执行。知道这些方面可以帮助展示你的组织,他们已经做的数据质量管理,但可能不是最有效的和有效的方法。
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随着组织将注意力更好地利用其日益增长的大量数据,关键业务和技术利益相关者通过漫长的工作,艰苦的过程使得形式化中各种数据的能力和投资的相关技术。投资数据策略的一个常见原因是一个整体需要更好的数据理解和更容易获得高质量的和可信的数据操作和分析活动的支持。鉴于此,为什么一个企业数据质量工具通常一个想法或后把最后一个愿望清单吗?