这份报告主要探讨了企业在数据质量管理方面遇到的问题，包括制造业ERP系统中的矛盾与冲突、医疗数据、自动标注、新能源汽车品控以及AI机器眼测量等方面的问题。报告还涉及了数据质量管理的相关概念、数据属性与数据质量的关系、数据质量的新认知，以及企业提升数据质量的方法，包括数据质量审查的原理、技术和方法。此外，报告还介绍了如何进行数据质量评测，包括数据质量评估的维度、业务规则、数据剖析及探查、自动监测处理、数据质量评分KPI等，并提供了数据治理诊断报告的样例和数据质量提升的路径与步骤。
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