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具有内置质量的数据
组织需要什么样的数据质量工具以及如何将它们集成到业务流程中以获得切实的业务利益。
来源:OSP网站大数据新闻作为数据管理的一部分，企业越来越关注数据质量（DQ），它正在成为数据的一个不可或缺的属性。日益流行的“数据质量设计”方法建议在数据收集和处理流程的设计阶段将数据质量程序和工具集成到组织的业务流程中。什么样的 DQ 工具以及如何将它们集成到业务流程中才能实现切实的业务收益？一般来说，数据质量监控的实际实施应该是什么样的？我们请计划参加 Data Quality 2026 会议的专家来回答这些问题。
文章摘要
主要主题：数据质量程序和工具，使您能够实施“数据质量设计”方法 - 在处理数据的系统和流程的设计阶段将数据质量控制程序嵌入到业务流程中。
详细信息：
控制 - 从源到仪表板
但最终的目标不是简单地测量数据质量并冷静地报告，而是确保测量能够导致纠正错误并长期提高数据质量的行动。数据质量控制本质上是一项管理职能，因此除了技术部分之外，还必须考虑组织流程：谁负责仪表板、谁对事件负责、行动规则是什么以及哪些阈值被认为是关键的。我们需要快速响应团队、明确的 SLA 以及团队对事件响应的培训。
Pavel Tolcheev，俄罗斯 B2B 和 B2G 交易平台 B2B-RTS 的技术和数据总监，建议将质量控制工具逐点集成到那些错误成本最高的流程中。