主要观点：数据质量已成为组织的战略关键，随着数据量增长和应用复杂，确保高质量数据对运营成功至关重要，文章探讨 2025 年数据质量新方法。
关键信息：

• 数据质量从后台职能转变为战略资产，影响业务成果，如助力可靠 AI 模型、加速决策等。
• 自主数据质量管理系统利用机器学习自动识别规则和实时适应，减少人工错误、提高效率。
• 先进数据质量测试技术包括空值测试、边界值测试等，增加数据管道的可靠性。
• 智能异常检测通过上下文感知模型和 AI 监控减少假警报，提高效率和信任。
• 多云环境中需解决数据复制等问题，采用自动化工具维护数据质量。
• 伦理 AI 需从高质量训练数据入手，实施验证检查等措施。
• 连续监测通过数据信任分数及时处理数据问题，工具如 Monte Carlo 等提升数据质量。
  重要细节：
• 生成式 AI 依赖干净训练数据集，先进工具嵌入 AI 管道验证清洗数据。
• 实时分析推动组织采用事件驱动架构保证数据质量。
• 自助学习规则的系统无需人工干预识别模式等。
• 不同测试技术的具体作用，如空值测试处理缺失值等。
• 创新的异常检测方法及工具的特点。
• 多云环境中数据质量的挑战及解决方案。
• 实施伦理 AI 的步骤。
• 数据信任分数作为服务水平协议的新度量。
• 各工具如 Monte Carlo、Lightup 等的功能和优势。