数据质量是衡量数据在准确性、完整性、一致性、及时性和可用性等方面是否满足业务需求的关键指标。高质量的数据是数据分析、智能决策与系统运转的基础保障。常见的数据质量管理包括数据校验、清洗、监控与预警等环节。本栏目将深入探讨数据质量评估体系、提升策略与落地方法，助力企业构建可信、稳健的数据支撑体系。
你有没有想过，城市交通为什么总是让人头疼？拥堵、事故、调度失灵——这些问题的后面，其实都藏着一个难题：交通大数据采集的精准度和数据质量安全。根据《中国智能交通发展报告（2023）》，仅北京每天产生的交通流量数据就超过100TB，但如果这些数据缺乏精准采集与安全保障，智能交通系统就很难发挥应有的效能。现实情况是，很多城市投入了庞大的数据采集设备，结果却面临数据冗余、误报、缺失等问题，数据价值反而被稀
如果你曾在早高峰的路口苦等红灯，或在导航里看着“拥堵路段”不断拉长，却发现实际路况与数据推送大相径庭，你一定也会疑惑：交通数据分析到底靠不靠谱？其实，数据本身从来不是万能的，关键在于“干净”——也就是数据清洗。在交通行业，无论是城市智能交通、高速公路管理还是公共出行规划，数据清洗都是提升分析准确性的“隐形利器”。没有高质量清洗，交通流量预测、事故热区分析、路况趋势建模都可能误导决策，让数千万投入打
“我们有几百个摄像头，几千条传感器数据，但到底有多少是真的可用？”一位城市交通管理者的困惑，背后藏着整个行业的共同难题。你可能以为交通数据治理只是技术问题，但现实却远比想象复杂——数据孤岛、质量参差、标准不一……每一步都是挑战。根据《智慧交通数据治理实践报告》，中国城市交通领域近70%的数据采集后无法直接用于分析，数据清洗、治理成本高昂，导致决策周期拉长、运营效率低下。如果你正在思考如何让交通数据
你有没有遇到过这样的尴尬：原本信心满满地用交通数据分析来优化城市道路，推算拥堵节点，结果却发现——数据里有定位偏移的小汽车、重复上报的公交、甚至某些时间段数据缺失，最后得出的结论和实际路况南辕北辙？在数字化浪潮席卷交通行业的今天，数据早已成了决策的“新石油”。但如果这桶“油”混杂着杂质，企业不但烧不起来，反而可能误入歧途。交通数据清洗的重要性，就在于它是让数据回归真实、保障分析结果可靠的第一步。本
你知道吗？据《中国智能交通发展报告（2023）》显示，国内城市交通数据年增长率已突破35%，但仅有不到20%的数据被有效归档和合规利用。大多数交通行业从业者在面对庞杂的数据归档需求时，常常“无从下手”：一方面，政策法规不断更新，合规压力巨大；另一方面，数据归档流程混乱、标准不统一，导致数据利用率低下，错失业务洞察和创新机会。现实中，许多交通企业甚至因归档不规范而面临高额罚款或业务受限。如何让归档既
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