少即是多:建立首个数据质量项目

eBay开源项目---数据质量管理方案-Bark Bark是eBay开发的一种应用于分布式数据系统中的开源数据质量解决方案,例如在Hadoop, Spark, Storm等分布式系统中,Bark提供了一整套统一的流程来定义、测量数据集的质量并及时报告问题。 主要特性: 1.精确度检测:验证结果集数据是否与源数据是一致的 2.数据剖析:利用数据集的一致性、独特性和逻辑性,来进行统计分析和数值评估。 3.异常监测:利用预先设定的算法, 阅读详情
     你是否觉得实现一个成熟的数据质量项目难度很大?想要计划落地却感觉遥不可期?我们觉得到了把企业建立“宏伟蓝图”目光拉回到现在、保持“少即是多”的立场,建立企业的首个数据质量项目的时候了。
    许多企业都会犯一个大错:就是创立长期、复杂的项目,却又缺乏足够的经验。这些企业正努力实现产品高度集中,就像由特征、效益、利益相关者、市场需求和最终成果组合成的数据质量项目所交付的产品。这与我们最初实现数据质量项目的契机不谋而合。但是有必要预先对产品进行测试,以检验我们是否掌握了适当的技能、方法和支持等。
    建立数据质量项目,要迅速传递定时价值,在学习和调整的过程中快速解决战斗。那么数据质量最简化可实行项目的关键成分又是什么呢?
    问题焦点:要重视项目投资人。固然提高数据质量可以带来广泛的效益,但是专注一个问题,可以让你的队伍齐心协力,更加稳固牢靠。
    数据焦点:对于数据质量我们不能只是浅尝辄止,而是要秉承业务驱动、高度集中的态度,可以立即缩小数据的范围。在首个项目中,如果恪守不渝地重视数据范围,能够有效地缩短交付价值的周期。
    更小的团队:精准定位问题所在能够自动减小团队的规模和必要的业务团队的参与程度。如果需要调查更多的数据坚井和应用,团队越大则愈将面对更多更复杂的流程、方向和延迟的问题。
    快速见效:即使没有要求建立业务案例,也必须着重于结果。需要确定产品生命周期中的早期有形价值,否则项目的选择就会四面楚歌。可以暂停并适应并解决下一个问题,而不使上一阶段的努力付之东流。切莫让团队花费数月时间去试图解决无人问津以及价值有限的问题。
   采用数据质量最简化可实行项目的关键效益是能够显著地提升学习速度。当我们更快地领会一个项目,就可以跟他人分享我之所学,使业务进程更加从容并快速地转移重心到下一个项目。
   现在,你认可最简化可实行项目的意义吗?或者我们是否应该建立更大的项目和工作愿景?欢迎发表您的观点。
数据质量与业务决策:如何建立信任链条 想象你开车去陌生地方,导航地图突然标错了路线——这和企业用低质量数据做决策的后果一样严重。本文的目的,就是教你如何把数据变成"永不迷路的导航系统":从理解数据质量的"路况标准",到搭建从数据产生到决策落地的"信任链条",最终让每个决策都有可靠的数据"撑腰"。数据质量的"体检指标":什么样的数据才算"健康"?信任链条的"修路工程":如何让数据从产生到决策的每一步都可信?落地实践的"工具箱":用代码、工具和流程把信任链条"建起来"。背景介绍:为什么数据信任比数据本身更重要?核心概念与联系。 阅读详情

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MTC数据质量管理
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