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数据质量：如何赢得信任
作为全俄“数据质量”会议的一部分，专家们讨论了实施数据契约和通过设计方法实施 DQ 的问题。
来源:OSP网站大数据新闻二月，由开放系统出版社组织的第七届全俄会议“数据质量”举行。正如会议参与者指出的那样，人们对这一主题的兴趣不断增长，这并不奇怪：大多数没有高质量数据的数字计划都是毫无意义的。数据质量 (DQ) 对于人工智能任务尤其重要，公司信任这些任务来做出决策。
主动控制
数据质量的重要性是大家普遍认识到的，但在实践中，质量控制往往是通过“救火”来实现的。数据之火最终会被金钱扑灭。
数据管理和业务分析领域的独立专家 Vladimir Anisimov 强调说：“数据是最重要的领域，需要采取主动管理：不是为了‘救火’，而只是为了不让低质量的数据进入决策回路。”很长一段时间，很多企业不明白开发的系统是次要的，数据是首要的。但现在他们的观念正在发生根本性的变化，甚至在设计解决方案、将适当的工具集成到其中并通过设计方法形成 DQ 时也开始考虑数据质量问题。数据质量应该从一开始就内置到系统中，而不是在最后固定下来。
根据阿尼西莫夫的说法，最困难的事情是信任：权威需要很长时间才能获得，但很快就会失去。 CDO 必须在公司中建立对数据的信任并建立一种使用数据的文化。
同时，正如 Kresyun 所建议的，在没有预算的情况下开始工作是很有可能的。例如，实施的BI系统可以用作诊断工具，识别指标计算中的重复、遗漏和差异。创建数据问题登记册，表明责任和后果，并寻求数据领域的非正式专家来帮助更快地做出决策并达成一致也很有用。
日期合同作为游戏规则