SS-ISO/IEC 5259-5:2025
人工智能 分析和機(jī)器學(xué)習(xí)
Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 5: Data quality governance framework (ISO/IEC 5259-5:2025, IDT)
- 標(biāo)準(zhǔn)號(hào)
- SS-ISO/IEC 5259-5:2025
- 發(fā)布
- 2025年
- 總頁數(shù)
- 11頁
- 發(fā)布單位
- 瑞典標(biāo)準(zhǔn)研究所
- 當(dāng)前最新
- SS-ISO/IEC 5259-5:2025
- 本體
- 數(shù)據(jù)生命周期 機(jī)器學(xué)習(xí)
- 適用范圍
- 本文檔為分析和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 提供了一個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量治理框架，使組織的管理機(jī)構(gòu)能夠根據(jù) ISO/IEC 5259-1 在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期 (DLC) 模型中指導(dǎo)和監(jiān)督數(shù)據(jù)質(zhì)量措施、管理和相關(guān)流程的實(shí)施和運(yùn)行，并進(jìn)行充分的控制。本文檔可應(yīng)用于任何分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。本文件沒有根據(jù) ISO/IEC 5259-3 和 ISO/IEC 5259-4 分別定義具體的管理要求或流程要求。
| 術(shù)語 | 描述 |
|---|---|
| 指導(dǎo) direct | 傳達(dá)期望的目標(biāo)和結(jié)果。 |
| 數(shù)據(jù)創(chuàng)建者 data creator | 組織內(nèi)負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源生成、收集和管理數(shù)據(jù)的角色。 |
| 數(shù)據(jù)所有者 data owner | 能夠獲取、創(chuàng)建并對數(shù)據(jù)內(nèi)容、訪問和分發(fā)具有重要控制權(quán)的組織。 |
| 數(shù)據(jù)管理員 data steward | 組織內(nèi)負(fù)責(zé)確保數(shù)據(jù)相關(guān)工作按照數(shù)據(jù)治理政策和實(shí)踐執(zhí)行的角色。 |
| 治理 governance | 由指導(dǎo)、監(jiān)督和問責(zé)組成的人為基礎(chǔ)的系統(tǒng)。 |
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