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高质量数据基础是提高数据分析准确性的一个有力保障，而今天我们就通过案例分析来了解一下，提高数据质量的方法都有哪些。
1、衡量价值与成果
使数据治理与业务目标或结果保持一致。您将需要一个适当的数据分析过程，以便您可以衡量进度和结果。
2、实行问责制和决策权
确保您的团队参与您的数据治理策略，并让CDO，数据管理员，数据所有者和员工负责。明确定义谁可以对您的数据做出哪些决定。
3、获取统一的数据源
您可以信任所有数据源吗?您在数据的整个生命周期中都在掌控之中吗?
数据治理的信任模型建立在机制中以说明分布式数据生态系统，因此您应努力了解数据输入的历史和沿袭，以便可以管理期望和结果。
4、保证决策透明
通过明确的既定决策流程，使有关数据治理、数据分析的决策保持开放和可见，从而可以经受外部审查。
5、评估风险与安全
您是否在数据治理策略中考虑了风险和数据安全性?风险和安全性是公司从事数据治理的两个主要驱动力。除任何业务成果外，还应考虑它们。
6、坚持教育和培训
您是否有一个计划来培训数据所有者和员工有关数据治理的基本原理?您是否训练新的数据管理员?建立一个持续的培训计划，以保持对数据治理的关注。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-08-07
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