大数据时代的数据质量与数据治理策略
在大数据时代，高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而，数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战，如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法，并提出数据治理策略，包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复，结合元数据管理和数据集成工具，企业可以提升数据质量，释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化，以应对数据质量挑战并推动企业发展。
处理STM32 DMA方式下的HAL_UART_ERROR_ORE错误
通过正确配置UART和DMA、实现有效的错误处理回调函数以及优化数据处理和缓冲区管理，可以有效处理STM32中DMA方式下的 `HAL_UART_ERROR_ORE`错误。这些方法确保了数据的高效传输和处理，避免了因数据溢出导致的通信中断和数据丢失。希望这些解决方案能够帮助您在实际应用中更好地应对和解决此类问题。
推荐一款好用的数据一致性校验工具
NineData 是玖章算术旗下的多云数据管理平台，它是一款即开即用的数据管理 SAAS 服务。当前 NineData 已经支持数十种常见同异构数据源（MySQL、SQLServer、CK 等）之间的结构对比、数据对比及数据订正能力。NineData 结构及数据对比作为独立服务，可以灵活支持 IDC、云主机自建及云托管数据源的数据一致性校验及快速修复。从使用体验、产品能力、稳定性及性能等维度综合来看，NineData 是一款综合实例比较强、比较难得的校验工具。
推荐 ｜ AllData开源数据中台技术分享
AllData数据中台架构师团队全面解析开源项目[alldata](https://github.com/alldatacenter/alldata)，涵盖功能设计、架构分析及源码解读。团队分享了项目总结、发展规划，推荐关注公众号“大数据商业驱动引擎”以获取更多信息。他们讨论了数据治理、调度引擎、商业化探索及未来规划，涉及元数据管理、数据安全、Airflow调度引擎等。此外，还介绍了数据平台功能，如用户管理、权限控制，并提到了商业化版本的源码支持。鼓励用户参与社区交流，共同推动项目发展。