沃达丰如何在数据合同中使用TensorFlow数据验证以提升大规模数据治理
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内容提要
Vodafone使用Google Cloud技术推进其数据湖、数据仓库（DWH）和AI/ML策略，利用TensorFlow数据验证（TFDV）提高数据治理规模，检查数据是否符合数据合同，发现异常值，检测数据漂移，提高模型准确性和性能，确保数据一致性和可重复性，Vodafone在AI Booster平台上实现了这一概念，取得了重大进展。
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关键要点
- Vodafone利用Google Cloud技术推进数据湖、数据仓库和AI/ML策略。
- Vodafone在AI Booster平台上实现了数据治理的规模化。
- 高质量数据是机器学习用例的前提，但难以实现。
- 数据合同定义了数据的结构、数据类型和约束条件。
- 数据合同确保各团队协同工作，维护数据生命周期的质量。
- 使用数据合同可以检测异常值、不一致性和数据漂移。
- TensorFlow数据验证（TFDV）用于分析和验证机器学习数据。
- TFDV帮助确保数据符合数据合同，提供可视化选项。
- Vodafone在AI Booster平台上工业化了机器学习工作流。
- 数据合同与TFDV结合，帮助Vodafone提高机器学习工作流的质量和效率。
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