数据治理通过建立明确的指南、角色和数据管理流程，改善团队之间的协作。当数据治理到位时，所有团队成员都了解如何一致地处理数据。这种一致性促进了信任，因为同事们知道他们可以依赖不同项目中的相同数据质量和定义。例如，如果一个团队创建了一个用户行为

“梯度压缩在联邦学习中起着重要作用，通过减少设备与中央服务器之间的通信开销。在联邦学习中，多个设备，如智能手机或物联网设备，在保持数据本地的情况下训练一个共享模型。训练完成后，每个设备将其模型更新（通常由计算出的梯度组成）发送回中央服务器。

“大数据系统通过实施全面的跟踪机制来确保数据溯源，这些机制记录了数据在其生命周期中的流动。这包括捕捉数据的来源、转化过程，以及最终去向。通过维持该过程每一步的详细记录，组织能够清晰地描绘数据的历史。数据溯源可以使用各种工具和技术来实现，例如