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數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系

包郵 數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時間：2024-10-01
開本： 16開 頁數(shù)： 216
中 圖 價:¥65.3(6.6折) 定價  ¥99.0 登錄后可看到會員價
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數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系 本書特色

在當(dāng)今這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)質(zhì)量無疑是企業(yè)決策與業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。然而，如何有效地提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，構(gòu)建一個穩(wěn)健、高效的數(shù)據(jù)體系，卻是許多企業(yè)和數(shù)據(jù)從業(yè)者面臨的共同挑戰(zhàn)。這本書正是為解決這一難題而生。作者以深厚的行業(yè)經(jīng)驗和專業(yè)知識，精心提煉出一套實用的4步方法論，幫助讀者從源頭到終端，全方位地提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。這4步不僅邏輯清晰，易于理解，而且具有很強(qiáng)的可操作性，讀者可以輕松地將其應(yīng)用于實際工作中，取得立竿見影的效果。此外，書中還包含了大量來自各行各業(yè)的實戰(zhàn)案例，這些案例不僅展示了數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的實際效果，更提供了寶貴的經(jīng)驗和教訓(xùn)，讓讀者在學(xué)習(xí)的過程中少走彎路，更快地掌握數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的精髓。總的來說，《數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊：4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系》是一本極具價值的數(shù)據(jù)治理指南，它既有理論深度，又注重實踐操作，無論是對數(shù)據(jù)新手還是專業(yè)人士，都是一本不可多得的佳作。我相信，通過這本書的學(xué)習(xí)，每一位讀者都能在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的道路上取得顯著的進(jìn)步，為企業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。

數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系 內(nèi)容簡介

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)關(guān)乎企業(yè)運營、合規(guī)、決策和業(yè)績的關(guān)鍵，哈佛商業(yè)評論的一項研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)中只有3%的數(shù)據(jù)符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，絕大多數(shù)公司都在尋求切實可行的指導(dǎo)來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。 本書作者基于多年在數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和人工智能方面的實踐經(jīng)驗，闡述了4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系。他提出了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的四階段DARS方法（定義、評估、實現(xiàn)、持續(xù)）和10個數(shù)據(jù)質(zhì)量*佳實踐案例，以此來提高業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量水平，為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)價值，保證生成的數(shù)據(jù)可以有效支持高級分析和人工智能。 在本書中，您將學(xué)習(xí)定義和評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和度量指標(biāo)，了解如何確保公司的數(shù)據(jù)收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)智能專業(yè)人士、首席技術(shù)官和數(shù)據(jù)官，以及對收集和使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)感興趣的人士。對于有志成為首席數(shù)據(jù)官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！

數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系 目錄

目錄
推薦序
前言
致謝
第1篇定 義 階 段
第1章概述
1.1引言
1.2數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、人工智能和業(yè)務(wù)績效
1.3數(shù)據(jù)作為業(yè)務(wù)資產(chǎn)或負(fù)債
1.4數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量
1.5領(lǐng)導(dǎo)層對數(shù)據(jù)質(zhì)量的承諾
1.6關(guān)鍵要點
1.7結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第2章業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
2.1引言
2.2業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)
2.3遙測數(shù)據(jù)
2.4數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)中的用途
2.5業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)視角
2.6業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征
2.7關(guān)鍵數(shù)據(jù)元素
2.8關(guān)鍵要點
2.9結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量
3.1引言
3.2數(shù)據(jù)質(zhì)量維度
3.3上下文中的數(shù)據(jù)質(zhì)量
3.4數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳所產(chǎn)生的影響
3.5數(shù)據(jù)貶值及其影響因素
3.6IT系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)
3.7數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信信息
3.8關(guān)鍵要點
3.9結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第2篇評 估 階 段
第4章數(shù)據(jù)質(zhì)量差的原因
4.1引言
4.2數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根本原因分析工具
4.3數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳的典型原因
4.4關(guān)鍵要點
4.5結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第5章數(shù)據(jù)生命周期和數(shù)據(jù)血緣
5.1引言
5.2數(shù)據(jù)生命周期
5.3數(shù)據(jù)血緣
5.4關(guān)鍵要點
5.5結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第6章數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
6.1引言
6.2數(shù)據(jù)剖析的標(biāo)準(zhǔn)
6.3測量中心性的數(shù)據(jù)剖析技術(shù)
6.4測量變異性的數(shù)據(jù)剖析技術(shù)
6.5整合中心性和變異性KPI
6.6關(guān)鍵要點
6.7結(jié)論
參考文獻(xiàn)//數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊：4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系目錄//
第3篇實 現(xiàn) 階 段
第7章數(shù)據(jù)質(zhì)量參考架構(gòu)
7.1引言
7.2數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案
7.3DataOps
7.4數(shù)據(jù)產(chǎn)品
7.5數(shù)據(jù)編織和數(shù)據(jù)網(wǎng)格
7.6數(shù)據(jù)增強(qiáng)
7.7關(guān)鍵要點
7.8結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第8章數(shù)據(jù)質(zhì)量*佳實踐（一）
8.1引言
8.2*佳實踐概述
8.3BP 1：確定業(yè)務(wù)KPI以及這些KPI和相關(guān)數(shù)據(jù)的所有權(quán)
8.4BP 2：建立和提高組織中的數(shù)據(jù)文化和素養(yǎng)
8.5BP 3：確定當(dāng)前和期望的數(shù)據(jù)質(zhì)量的狀態(tài)
8.6BP 4：遵循極簡主義原則的數(shù)據(jù)采集方法
8.7BP 5：選擇并定義用于提高質(zhì)量的數(shù)據(jù)屬性
8.8BP 6：使用MDM系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)采集和管理關(guān)鍵數(shù)據(jù)
8.9關(guān)鍵要點
8.10結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第9章數(shù)據(jù)質(zhì)量*佳實踐（二）
9.1引言
9.2BP 7：合理化和自動化關(guān)鍵數(shù)據(jù)元素的集成
9.3BP 8：定義SoR并在SoR/OLTP系統(tǒng)中安全地采集交易數(shù)據(jù)
9.4BP 9：構(gòu)建和管理強(qiáng)大的數(shù)據(jù)集成能力
9.5BP 10：分發(fā)數(shù)據(jù)來源與洞察消費
9.6關(guān)鍵要點
9.7結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4篇持 續(xù) 階 段
第10章數(shù)據(jù)治理
10.1引言
10.2數(shù)據(jù)治理原則
10.3數(shù)據(jù)治理設(shè)計組件
10.4實施數(shù)據(jù)治理計劃
10.5數(shù)據(jù)可觀察性
10.6數(shù)據(jù)合規(guī)性——ISO 27001、SOC1和SOC2
10.7關(guān)鍵要點
10.8結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第11章數(shù)據(jù)保護(hù)
11.1引言
11.2數(shù)據(jù)分類
11.3存儲相關(guān)的數(shù)據(jù)安全
11.4訪問相關(guān)的數(shù)據(jù)安全
11.5關(guān)鍵要點
11.6結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第12章數(shù)據(jù)倫理
12.1引言
12.2數(shù)據(jù)倫理的定義
12.3數(shù)據(jù)倫理的重要性
12.4數(shù)據(jù)倫理的原則
12.5模型漂移中的數(shù)據(jù)倫理
12.6數(shù)據(jù)隱私
12.7管理數(shù)據(jù)倫理
12.8關(guān)鍵要點
12.9結(jié)論
參考文獻(xiàn)
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數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊 4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系 作者簡介

作者簡介
普拉桑特 middot;蘇特卡爾（Prashanth Southekal）
博士，知名的數(shù)據(jù)分析和人工智能顧問、作家和教授，曾為包括寶潔、通用電氣、殼牌、蘋果、聯(lián)邦快遞和SAP在內(nèi)的80多家公司提供咨詢服務(wù)。他是Data for Business Performance和Analytics Best Practices的作者，定期在Forbes和CFO University上發(fā)表關(guān)于數(shù)據(jù)分析和人工智能的文章。他是麻省理工學(xué)院CDOIQ研討會的編輯委員會成員，也是硅谷風(fēng)險投資公司BGV（Benhamou Global Ventures）的顧問委員會成員，還是IE商學(xué)院（西班牙馬德里）的數(shù)據(jù)和分析副教授。CDO Magazine將他列入2022年全球75位學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者之列。除了從事咨詢和顧問工作外，他還在全球培訓(xùn)了3000多名數(shù)據(jù)和分析專業(yè)人員。

譯者簡介
馬歡作者簡介 普拉桑特·蘇特卡爾（Prashanth Southekal） 博士，知名的數(shù)據(jù)分析和人工智能顧問、作家和教授，曾為包括寶潔、通用電氣、殼牌、蘋果、聯(lián)邦快遞和SAP在內(nèi)的80多家公司提供咨詢服務(wù)。他是Data for Business Performance和Analytics Best Practices的作者，定期在Forbes和CFO University上發(fā)表關(guān)于數(shù)據(jù)分析和人工智能的文章。他是麻省理工學(xué)院CDOIQ研討會的編輯委員會成員，也是硅谷風(fēng)險投資公司BGV（Benhamou Global Ventures）的顧問委員會成員，還是IE商學(xué)院（西班牙馬德里）的數(shù)據(jù)和分析副教授。CDO Magazine將他列入2022年全球75位學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者之列。除了從事咨詢和顧問工作外，他還在全球培訓(xùn)了3000多名數(shù)據(jù)和分析專業(yè)人員。 譯者簡介 馬歡 DAMA中國主席，DAMA中國數(shù)據(jù)管理社區(qū)主理人，獲得CDMP Master認(rèn)證，是《數(shù)據(jù)管理知識體系指南（DMBOK）》第1版和第2版的主要譯者，對DAMA的數(shù)據(jù)管理知識體系有深刻的認(rèn)識和理解，翻譯了多部作品。 巫雪輝 資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師和數(shù)據(jù)團(tuán)隊管理者，獲得CDMP Master認(rèn)證，擁有超過20年的數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的項目實施經(jīng)驗，職業(yè)生涯一直專注于大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用和創(chuàng)新，特別是在數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面，積累了豐富的項目實踐經(jīng)驗和深入的技術(shù)見解。

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