https://www.oreilly.com/library/view/data-quality-engineering/9781098136925/ 在金融服务行业,数据质量要么成就你,要么毁掉你。遗漏价格、错误的市值、交易违规、客户业绩重述以及不正确的监管申报都可能导致严厉的处罚、客户流失和金融灾难。本实用指南为金融服务公司的数据分析师、数据科学家和数据实践者提供了将制造原则应用于金融数据管理的框架,理解数据维度,在数据级别设计精确的数据质量公差,并将它们集成到数据处理管道中。

你将得到宝贵的建议,如何:

评估数据维度以及它们如何应用于不同的数据类型和用例 * 为您的数据质量规范确定数据质量公差 * 沿着数据处理管道选择应该评估和度量数据质量的点 * 在业务或技术功能内或跨组织应用定制的数据治理框架 * 将数据与应用程序和数据处理管道精确地对齐

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