第 1 章将介绍数据质量的基本术语，包括数据质量维度以及相关角色与职责。您还将了解数据质量在业务情境中的重要性与价值。

数据质量的重要性

数据质量的价值

选项

数据质量类问题

数据类问题

数据质量术语与概念

业务语境下的数据质量定义

额外的数据质量维度

Validity（有效性）

Completeness（完整性）

Uniqueness（唯一性）

数据质量维度练习

一致性的重要性

数据质量的角色与职责

数据治理团队

匹配合适的数据质量角色

数据生产者

数据使用者

哪个角色负责

界定数据质量术语

第 2 章开始，您将借助数据剖析为每个数据质量维度识别相应的数据质量规则。您还会学习元数据与数据沿袭，然后探索用于分诊与修复问题的整体数据质量流程。

结合维度制定数据质量规则

数据质量规则

数据质量情境

数据剖析

基于数据概况的数据质量规则

从数据概况得出结论

元数据与数据质量

识别元数据

数据血缘的顺序

数据质量问题分诊

使用数据沿袭与元数据

执行数据质量流程

数据质量流程与组成要素

在第 3 章中，您将学习不同类型的数据质量规则，以及数据质量告警阈值的概念。最后，您将通过一个练习把维度、数据质量规则、数据质量流程与数据质量告警综合运用。

侦测型数据质量规则

识别侦测型规则

修复已检测到的问题

预防性数据质量规则

何时使用预防型规则

侦测型与预防型数据质量规则

异常检测

何时使用异常检测

异常分流处理

数据质量阈值

阈值选择

将阈值与关键性匹配

总结

数据质量规则实战

Cheat Sheet - Data Quality Dimensions

数据质量是从事数据相关工作时必须掌握的基础概念。数据质量的理念与流程跨行业适用，任何生产或使用数据的人都能应用。本课程涵盖基础知识，包括数据质量维度、角色与职责，以及数据质量规则的类型。您将了解数据质量流程，并为开始监控您自己的数据质量做好准备。 <br><br>
课程将从数据质量的定义及其在业务决策中的重要性入手。在理解其重要性之后，您将学习 6 个基础数据质量维度。您将使用这些维度来定义侦测型与预防型的数据质量规则。 <br><br>
在本课程结束时，您将掌握如何监控、识别并解决数据质量问题。您将以更严谨的视角审视数据，并在使用前思考潜在的数据质量风险。通过应用本课程介绍的基础数据质量技术，最终，您将能做出更好的决策，并对您的数据更有信心。

<h2>探索数据质量基础</h2>
如果你从事数据工作，数据质量是一个必须理解的基础概念。 数据质量的概念和流程适用于各行各业，任何生产或使用数据的人都可以加以应用。 本课程涵盖基础知识，包括数据质量维度、角色与职责，以及数据质量规则的类型。 您将了解数据质量流程，并为开始监控您自己数据的质量做好准备。 
<h2>了解数据质量维度</h2>
你将首先学习数据质量的定义，以及为什么在商业决策中考虑它如此重要。 一旦你理解了其重要性，你将学习六个基础数据质量维度。 您将使用这些维度来定义检测性和预防性数据质量规则。 <br><br> 你还将学习异常检测的基础知识，这是一种更高级的数据质量监控方法。 您将通过应用数据质量流程来把这些概念结合起来。 您将了解哪个角色负责特定的数据质量任务，以及这些任务应按什么顺序完成。 
<h2>掌握数据质量管理基础</h2>
在本课程结束时，您将了解如何监控、识别并解决数据质量问题。 在使用数据之前，你将以更批判性的视角审视数据，并思考潜在的数据质量问题。 最终，您将能够通过应用本课程中涵盖的基本数据质量技术，做出更好的决策，并对您的数据更有信心。

探索数据质量管理基础，了解监控和提升数据质量的关键概念、维度和技术。

数据质量入门

探索数据质量管理基础。 学习监控和提升数据质量的关键概念、维度和技术。

数据治理基础知识

业务语境下的数据质量定义

数据质量入门

动手互动练习