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睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一,入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时,在IDC发布的《中国数据治理市场份额》报告中,连续四年蝉联数据治理解决方案市场份额第一。

数据治理和高质量数据集

时间:2025-10-25来源:志明浏览数:0

高质量数据集是“燃料”,数据治理则是“炼油厂”——没有治理,原始数据无法被提纯为可用的高质量数据,AI 也就无从谈起。

确保数据集高质量,可概括为“七步闭环”:

1. 先定方向:明确目标场景,避免盲目堆数据。

2. 源头把控:合法合规采集,多源融合,实时检测脏数据。

3. 核心治理:清洗去重、补缺、纠偏,统一格式,元数据全程可追溯。

4. 统一语言:建立采集、标注、交换三类标准,解决“兼容难题”。

5. 全生命周期管理:目录化、分级、动态更新与版本控制,把数据集当成资产运营。

6. 安全底线:脱敏、权限控制、联邦学习等手段贯穿始终。

7. 价值闭环:开放共享与效果评估并重,用模型性能提升率、业务优化效率等指标反哺迭代。

一句话总结:把数据治理的每一步都做成数据集高质量的“质检点”,才能持续输出“好油”。

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
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