传统的依赖准确性和完整性等评分指标的数据质量方法，对于现代、实时数据生态系统来说已不足够。一种新的范式，即数据质量 2.0 或数据可靠性工程，正在兴起以弥合这一差距。这种方法侧重于在构建阶段预防缺陷，在运营期间实时检测和遏制坏数据，并与传统数据质量维度一起衡量关键业务指标。 AI
影响 数据可靠性工程对于依赖准确及时数据的 AI 模型至关重要，可确保其性能和可信度。
排序理由 文章讨论了一种新的数据质量方法，将其视为一种演进，而不是特定的产品发布或研究突破。
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