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可衡量的信任:Lakehouse 的数据质量标准.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718812 2025-06-22 65页 4.64MB

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本文主要内容是关于数据治理和数据信任的。以下是关键点: 1. 文章提到的前瞻性声明警告读者,所提供的信息可能不完整,包含不确定性。 2. 强调了对数据质量标准的需求,介绍了Unity Catalog作为增强数据信任的工具。 3. 提出了数据治理评分系统,范围0-100分,衡量数据的“可信度”,包括所有权、可用性、新鲜度、质量等指标。 4. 文章强调了文档的可靠性、数据处理的标准化、访问的特异性以及成本预算标签的应用。 5. 介绍了如何通过PySpark添加文档,以及Unity Catalog中支持的Markdown。 6. 提出了通过标签政策进行治理的方法,并建议在表和仪表板上使用标签来提高数据治理。 7. 文章最后提到了一系列的会议和演讲,重点关注数据治理和Unity Catalog的使用。 核心数据引用: - 数据治理评分系统:0-100分。 - Unity Catalog作为实现数据信任的核心技术。 - 文档可靠性、数据处理的标准化等指标的评分权重。 总体而言,文章强调了在数据治理中实现责任、信任和自动化的必要性。
"如何提升数据信任度?" - 这个问题直接关联到内容中提到的数据治理评分和Unity Catalog如何帮助用户信任数据。 "数据治理得分如何工作?" - 这个问题聚焦于数据治理得分的机制,吸引对数据管理和自动化治理流程感兴趣的受众。 "高质量数据奖励机制是怎样的?" - 这个问题探讨了如何通过奖励机制鼓励数据生产者和消费者遵循最佳实践,提高数据质量,应该能吸引关注数据质量和激励策略的听众。
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