质量纬度是指质量的不同视角， 而不是一个固定的数字；是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念。例如 在一些大的团队，一般会有专职的角色来负责质量管理，即QA。QA在每个项目或版本结束时，追本溯源，重新审视项目过程，从不同纬度来分析版本的各种数据，从而挖掘...

数据质量管理，则是保障数据质量的关键环节，它关注数据的完整性和准确性。例如，当数据丢失或出现异常波动时，数据质量管理能帮助我们迅速定位问题，确保业务决策的准确性。</ 深入理解这些概念，可以通过阅读我之前的文章来辅助。例如，Google在2016年的元数据管理论文，提供了一个全面的视角；数据质量监控...

管理视角: 明确数据责任，强化数据安全，构建全面的数据视图和质量管理体系，为决策提供可靠依据。数据标准并非孤立的概念，它是一个系统的管理体系，包括制度、流程和工具，涵盖了数据类型、归属等关键元素，以共享、唯一、稳定、扩展和可行为基本原则，产出词库、数据元标准和代码规范等核心成果。实施过程中...

1. 协作性。 业务部门和IT部门为数据质量共同担责，业务分析师、数据管理员、IT开发人员和管理员各自将具有明确分工和适于其独特技能和视角的技术。2. 前瞻性。业务部门和IT部门认识到所有机构都会不同程度地受到劣质数据的影响，有必要再劣质数据严重影响到企业业绩之前，积极探查数据以发现和纠正问题。3....

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个...

数据全面性的另一个维度是数据整合，来自不同公司的数据聚合可以拓宽视角，但过度追求可能带来管理上的困扰。我们需要找到平衡，数据关联性是关键，确保各个数据集之间的紧密联系，避免数据割裂和孤岛，使其发挥最大价值。总的来说，数据质量的八个指标环环相扣，每一个都至关重要。只有在实践中不断优化...

镜头上的“f=7.8mm－23.4mm，38mm－115mm(35mmequivalent)”，是指相机的焦距长度为7.8毫米－23.4毫米，具备3倍光学变焦能力，同时对角线的视角换算后相当于传统35毫米相机的38毫米～115毫米焦长。一般而言，35毫米相机的标准镜头焦长是28毫米～70毫米，因此如果焦长高于70毫米就代表支持望远效果，...

商品维度，就是指商品的视角、特质。比如选购商品的三个维度：顾客价值、顾客满意、产品质量。2、商品分析是什么：商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度...

大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据,我们得以进行更加广泛且深入的分析,但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角,介绍数据质量的评价、提升与监控。大数据的时代,数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而,大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义,建立在低...

商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能系统可以为维度分析进行一些累积工作,但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。 总而言之,企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相...