数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系,高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量,企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

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数据质量问题在物联网数据中得到了广泛的重视,并阻碍了下游应用的发展。然而,提高物联网数据质量尤其具有挑战性,因为物联网数据具有明显的特征,如普遍的噪声、未对齐的时间戳、连续错误、列错位、相关错误等等。在本教程中,我们将回顾物联网数据质量管理的最新技术。特别地,我们将讨论这些专用方法如何改进各种数据质量维度,包括有效性、完整性和一致性。此外,我们还进一步强调了深度学习技术在物联网数据质量方面的最新进展。最后,我们指出了物联网数据质量管理的开放问题,如基准或数据质量问题的解释。

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