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数据治理如何解决数据质量挑战？
数据治理在解决数据质量挑战中发挥着关键作用，通过建立明确的政策、标准和实践来指导数据在其生命周期内的管理。其主要目标是确保数据的准确性、一致性和可信性。这是通过清晰定义的流程来实现的，这些流程规定了数据在组织内收集、存储和利用的方式。例如，
异常检测能否改善制造业的质量控制？
“是的，异常检测可以显著提高制造业的质量控制。通过分析生产过程中的数据，异常检测系统能够识别出偏离既定规范的异常模式或行为。这使得制造商能够在生产线早期发现缺陷或低效，从而减少浪费并提升产品质量。这提供了一种积极主动的质量控制方法，将潜在问
云服务提供商如何支持遵守GDPR和CCPA？
“云服务提供商通过提供工具和功能，支持遵守如通用数据保护条例（GDPR）和加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）等法规，以帮助组织负责任地管理个人数据。这些法规强调了数据隐私的重要性，并使用户对其个人信息拥有更大的控制权。云服务提供商通常实施强