アダム・ウッド氏とのデータサイエンスのためのデータガバナンス - #578

この記事は、データサイエンスにおけるデータガバナンスについて議論しており、Mastercardのような大企業が直面する課題と解決策に焦点を当てています。GDPRのような規制があるグローバル環境において、データの品質、メタデータ管理、および機能の再利用の重要性を強調しています。 Mastercardのデータガバナンスおよびデータ品質担当ディレクターであるアダム・ウッド氏との会話では、データの系統、バイアス軽減、データ管理ツールへの投資などのトピックが取り上げられています。この記事は、データガバナンスの重要性の高まりと、データサイエンスの実践への影響を強調しています。

• •データガバナンスは、特に大企業においてデータサイエンスにとって重要です。
• •主な側面には、データの品質、メタデータ管理、および機能の再利用が含まれます。
• •地域の規制への対応とバイアスの軽減は重要な考慮事項です。