Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
数据治理-数据质量-数据质量管理方法和工具
常用质量管理工具 目前 在质量管理领域 有一系列常用的数据质量管理工具 主要分为传统的质量管理工具 新的质量管理工具和其他质量管理工具 传统的质量管理七大工具 传统的七种工具包含分层法 检查表 帕累托图 因果分析图 直方图 散布图 控制图
数据治理
数据质量
数据质量评价体系参考
数据质量人人有责 这不仅仅只是一句口号 更是数据工作者的生命线 数据质量的好坏直接决定着数据价值高低 数据质量管理是指在数据创建 加工 使用和迁移等过程中 通过开展数据质量定义 过程控制 监测 问题分析和整改 评估与考核等一系列管理活动 提
数据分析
数据仓库
大数据
数据质量评价体系参考
数据质量
DataPipeline丨DataOps的技术考量
作者 DataPipeline CEO 陈诚 从 数据的资产负债表与现状 到 DataOps理念与设计原则 直至 DataOps的组织架构与挑战 我们对于DataOps的讨论已经进行了三周 不难发现 在此期间 我们探讨的话题始终围绕在上层建
DataOps
API数据
数据质量
主数据
元数据
数据治理-数据质量-数据质量实施方法
质量实施方法 数据质量领域研究学者和专家结合自身实践 先后提出了一系列质量管理得项目实施方法 其中以全面信息质量管理 全面数据质量管理 数据管理十步法 六西格玛等 与传统数据质量管理一样 数据GIGO规则仍然发挥作用 但在由于大数据的多样性
数据治理
数据质量