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數據質量管理實踐手冊 版權信息
- ISBN：9787111768456
- 條形碼：9787111768456 ; 978-7-111-76845-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據質量管理實踐手冊 內容簡介
本書深入剖析了組織中數據質量的重要性及提升方法，為組織打造優質數據提供了全面的指導。書中首先揭示了糟糕的數據質量對企業流程、決策及合規的潛在影響，進而闡述了提高數據質量的核心要素和端到端的實踐流程。詳細解析了數據質量提升方案的每個步驟，從構建業務案例到管理初期的繁忙階段，再到確定關鍵利益相關者并明確數據規則，為讀者提供了清晰的操作路徑。此外，書中還介紹了數據監控與修正的有效方法，并探討了如何將良好的數據實踐融入企業日常運營。*后，作者總結了一份提升數據質量的完整綱要，配以實例和模板工具，以點燃讀者的探索熱情，并助力數據質量工作持續高效推進。
本書是企業數據質量管理的**指南，適合各類組織的數據從業者和管理者閱讀參考。
數據質量管理實踐手冊 目錄
譯者序序貢獻者前言第1部分入門第1章數據質量對組織的影響1.1本書的價值1.1.1高層支持的重要性1.1.2問題數據的詳細定義1.1.3問題數據與完美數據1.2問題數據的影響1.2.1量化問題數據的影響1.2.2問題數據的深層次影響1.3產生問題數據的原因譯者序序貢獻者前言第1部分入門第1章數據質量對組織的影響1.1本書的價值1.1.1高層支持的重要性1.1.2問題數據的詳細定義1.1.3問題數據與完美數據1.2問題數據的影響1.2.1量化問題數據的影響1.2.2問題數據的深層次影響1.3產生問題數據的原因1.3.1數據文化缺失1.3.2流程處理速度優先于數據治理1.3.3合并與收購1.4本章小結第2章數據質量原則2.1在數據治理背景下的數據質量2.1.1數據治理作為一門學科2.1.2數據治理工具和主數據管理2.1.3如何將數據質量融入數據治理和主數據管理2.2公認的數據質量原則和術語2.2.1數據質量基本術語的定義2.2.2數據質量維度2.3數據質量方案的利益相關方2.4數據質量改進周期2.4.1商業案例2.4.2數據發現2.4.3規則制定2.4.4監控2.4.5補救2.4.6納入日常運營2.5本章小結第3章數據質量的商業案例3.1活動、組成部分和費用3.1.1數據質量方案的活動3.1.2早期階段3.1.3規劃和商業案例階段3.2定量收益估算3.2.1實例——計算量化收益的難度3.2.2量化策略3.3定性收益評估3.3.1調查和焦點小組3.3.2詳細闡述數據質量定性風險3.4預測領導力挑戰3.4.1“Excel就可以完成工作”的挑戰3.4.2持續費用所有權的挑戰3.4.3費用過高的挑戰3.4.4“我們為什么需要數據質量工具”的挑戰3.5本章小結第4章數據質量方案入門4.1預算批準后的*初幾周*初幾周的關鍵活動4.2了解數據質量工作流早期需要的工作流4.3為你的團隊確定合適的人選將人力資源匹配到工作流中4.4本章小結第2部分理解和監控關鍵數據第5章數據發現5.1數據發現流程概覽5.2理解業務策略、目標和挑戰5.2.1識別利益相關方的方法5.2.2相關方的溝通內容5.3戰略、目標、流程、分析和數據的層次結構5.3.1利用戰略確定優先次序5.3.2將挑戰與流程、數據和報告關聯5.4數據剖析的基礎知識5.4.1數據剖析工具的經典功能5.4.2使用能力5.4.3連接到數據庫5.5本章小結第6章數據質量規則6.1數據質量規則介紹規則范圍6.2數據質量規則的主要特征6.2.1規則權重6.2.2規則維度6.2.3規則優先級6.2.4規則閾值6.2.5單次規則失敗的成本6.3實施數據質量規則6.3.1設計規則6.3.2構建數據質量規則6.3.3測試數據質量規則6.4本章小結第7章根據規則監控數據7.1數據質量報告介紹7.1.1不同層級的數據質量報告7.1.2數據安全考慮7.2設計高級數據質量儀表板維度和篩選7.3設計質量規則結果報告質量規則報告的典型特征7.4設計不合格數據報表7.4.1不合格數據報表的典型特征7.4.2復用不合格數據報表7.4.3多個不合格數據報表7.4.4導出不合格數據報表7.5管理沉寂和重復數據7.5.1管理沉寂數據7.5.2管理重復數據7.5.3檢測重復數據7.6向利益相關方展示調查結果7.6.1成功啟動數據質量報告7.6.2將報表納入治理中7.7本章小結第3部分持續提高數據質量第8章數據質量補救8.1整體補救過程8.2確定補救活動優先級8.2.1重新審視收益8.2.2確定優先級的方法8.3確定補救辦法8.3.1典型的補救方法8.3.2將問題與正確的方法相匹配8.4補救工作常態化8.5了解工作量和成本補救的成本類型8.6管理補救活動關鍵的管理活動8.7跟蹤收益8.7.1量化示例8.7.2追蹤量化收益8.8本章小結第9章將數據質量納入組織中9.1預防問題再次發生9.1.1預防問題再次發生的方法9.1.2人為失誤的持續影響9.1.3短期水平分析報告9.2持續改進質量管理規則9.2.1識別規則變更的策略9.2.2更新數據質量規則9.3過渡到日常補救活動中9.3.1成功的必要條件9.3.2為成功過渡進行規劃9.3.3成功過渡的標志9.4持續數據質量之旅9.4.1數據質量方案路線圖9.4.2確定下一個方案9.4.3獲取支持9.4.4如果后續方案沒有獲得批準，該怎么辦？9.5本章小結第10章*佳實踐和常見錯誤10.1*佳實踐10.1.1選擇*佳實踐10.1.2主要從源頭管理數據質量10.1.3落實支持性治理會議10.1.4將數據質量納入全組織教育計劃10.1.5改善數據管理員和數據生產者之間的關系10.1.6本書的*佳實踐10.2常見錯誤10.2.1未能實施*佳實踐10.2.2缺乏實用性10.2.3技術驅動的數據質量規則10.2.4一次性補救活動10.2.5限制對數據質量結果的訪問10.2.6避免數據質量工作中的各自為政10.3數據質量工作的未來10.3.1大語言模型10.3.2各組織更加重視高質量數據10.4本章小結
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數據質量管理實踐手冊 作者簡介
羅伯特?霍克（Robert Hawker）在 2007 年轉而投身數據領域之前，其職業生涯始于一名注冊會計師。在長達 14 年的時間里，他在兩次全球范圍內的思愛普（SAP）實施項目中領導數據團隊，負責主數據管理、數據所有權和管理、元數據管理，當然還有數據質量。2017 年，他進入分析領域，現在專門從事微軟 Power BI 的培訓、實施、管理和治理工作。他居住在英國，并通過會議和博客分享自己的經驗。譯者：馬歡 本科畢業于同濟大學，后獲得上海交通大學工學碩士學位。從開發工程師做起，擔任過系統分析師、系統架構師、項目經理等角色。具有20多年的信息系統開發設計經驗，曾經兩次獲得部級科技發展獎項。主持翻譯了《DAMA數據管理知識體系指南》等專業書籍，作為骨干編委參與編寫《國際數字之都——上海城市數字化轉型市民手冊》，此外還翻譯了《首席數據官管理手冊：建立并運行組織的數據供應鏈》《區塊鏈重構規則》《數據與現實》《統一星型模型》等多本譯著。2011年首次把數據管理專業人士認證（CDMP）引入中國，并獲得CDMP大師級認證，主理的“DAMA數據管理”是國內最活躍的專業社區之一。羅伯特?霍克（Robert Hawker）在 2007 年轉而投身數據領域之前，其職業生涯始于一名注冊會計師。在長達 14 年的時間里，他在兩次全球范圍內的思愛普（SAP）實施項目中領導數據團隊，負責主數據管理、數據所有權和管理、元數據管理，當然還有數據質量。2017 年，他進入分析領域，現在專門從事微軟 Power BI 的培訓、實施、管理和治理工作。他居住在英國，并通過會議和博客分享自己的經驗。 譯者： 馬歡 本科畢業于同濟大學，后獲得上海交通大學工學碩士學位。從開發工程師做起，擔任過系統分析師、系統架構師、項目經理等角色。具有20多年的信息系統開發設計經驗，曾經兩次獲得部級科技發展獎項。主持翻譯了《DAMA數據管理知識體系指南》等專業書籍，作為骨干編委參與編寫《國際數字之都——上海城市數字化轉型市民手冊》，此外還翻譯了《首席數據官管理手冊：建立并運行組織的數據供應鏈》《區塊鏈重構規則》《數據與現實》《統一星型模型》等多本譯著。2011年首次把數據管理專業人士認證（CDMP）引入中國，并獲得CDMP大師級認證，主理的“DAMA數據管理”是國內最活躍的專業社區之一。 楊曉敏 河北工業大學碩士，10年數據分析經驗，擔任過高級數據分析師、數據開發工程師職務，獲得信息技術中級工程師職稱。善于從復雜的數據中提煉出有價值的信息，為企業的決策提供有力的數據支持。
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