数据质量

构建数据要素新纪元：领码SPARK平台驱动的可验证、可交易、可监管数据要素工程体系在数据正式成为第五大生产要素的数字经济时代，如何将海量数据资源转化为可验证、可交易、可监管的高价值数据要素，成为各行各业面临的共同挑战。本文提出以领码SPARK融合平台为技术底座，构建一套完整的数据要素工程体系，系统输出《数据资源识别清单》《数据治理成果报告》《数据质量评价报告》及《数据产品化可行性分析报告》四类关键成果物。解决方案深度集成DCMM（数据管理能力成熟度模型）国家标准与AI技术，涵盖从数据资源识别、治理提升、质量评价到产品化运营的全生命周期管理。通过"元数据驱动"和"iPaaS+aPaaS

地理信息系统学习笔记——第六章空间数据采集与处理①野外数据采集：平板测量、全野外数字测图、GPS 空间定位测量。②地图数字化：扫描矢量化、手扶跟踪数字化。

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在工业物联网设备状态监测中的应用与挑战亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！在科技引领产业变革的时代，大数据技术已成为推动各行业智能化转型的核心引擎。此前，我们通过一系列文章，深入探讨了 Java 大数据在金融、农业、城市规划等多个领域的前沿应用。

Apache DolphinScheduler：数据治理中数据质检利器Apache DolphinScheduler 是一个分布式、易扩展的可视化 DAG（有向无环图）工作流任务调度平台。它的核心目标是解决复杂任务依赖关系下的调度问题，让数据工程师和数据分析师能够轻松地构建、管理和监控数据流水线。

Dagster 实现数据质量自动化：6大维度检查与最佳实践在当今数据驱动的世界中，数据质量的重要性不言而喻。数据质量测试是确保数据准确、完整、一致和可靠的关键步骤。本文将深入探讨数据质量测试的六大维度，并提供相关的检查方法和最佳实践。

Data Filtering Network 论文阅读和理解目录一、TL；DR二、Introduction2.1 apple的结论2.2 业界做法：2.3 我们的做法（Apple）

NoETL 自动化指标平台如何保障数据质量和口径一致性？随着敏捷商业智能（BI）、用户行为分析、A/B测试等现代数据分析工具的发展，越来越多的业务用户能够自助式地利用数据分析，进行业务决策和判断，这一趋势极大地挖掘并释放了数据的潜在价值。然而，这种数据使用的分散化趋势也带来了新的问题，即数据口径和定义的不一致性，直接削弱了数据分析的可信度与准确性，数据质量难以得到有效保障。

安全无界：跨行业视角下的数据治理与网络安全实践在数字化转型的浪潮中，数据已成为各行各业发展的核心驱动力。随着金融、医疗、教育、制造、零售等行业的深度融合与跨界合作，数据治理与网络安全面临着前所未有的挑战与机遇。如何在跨行业的视角下，实现数据的安全共享与高效利用，成为当前亟待解决的问题。本文将从数据治理的重要性、跨行业数据互联互通的挑战、以及网络安全实践三个方面，探讨安全无界的跨行业数据治理与网络安全实践。

《数据资产管理核心技术与应用》读书笔记-第四章：数据质量的技术实现（三）《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据进行管理以发挥出数据资产的更大潜力，以及如何对数据进行建模以挖掘出数据中更大的价值。

入门指南 | Datavines 安装部署篇摘要：本文主要介绍基于源码部署 Datavines 和执行检查作业，内容主要分为以下几个部分：Datavines 的目标是成为更好的数据可观测性领域的开源项目，为更多的用户去解决元数据管理和数据质量管理中遇到的问题。在此我们真诚欢迎更多的贡献者参与到社区建设中来，和我们一起成长，携手共建更好的社区。

大数据数据血缘是什么，跟数据质量有什么关系？从下面这张表我们可以引出一个数据血缘的概念。数据血缘：数据的来龙去脉，主要包含数据的来源、数据的加工方式、映射关系以及数据出口。

《数据资产管理核心技术与应用》读书笔记-第四章：数据质量的技术实现（二）《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据进行管理以发挥出数据资产的更大潜力，以及如何对数据进行建模以挖掘出数据中更大的价值。

《数据资产管理核心技术与应用》读书笔记-第四章：数据质量的技术实现（一）《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据进行管理以发挥出数据资产的更大潜力，以及如何对数据进行建模以挖掘出数据中更大的价值。

hive数据质量规范当谈到大数据处理和分析时，数据质量成为至关重要的因素。Hive作为一种常用的大数据查询和分析工具，也需要遵循一定的数据质量规范以确保数据的准确性、一致性和可靠性。本文将介绍Hive数据质量规范的相关内容，并提供代码示例来说明如何在Hive中实施数据质量规范。

数据与后端架构提升之路

数据中台之数据质量

数据仓库-核心概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量及控制。

我是有底线的