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数据质量管理实践手册 版权信息
- ISBN：9787111768456
- 条形码：9787111768456 ; 978-7-111-76845-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据质量管理实践手册 内容简介
本书深入剖析了组织中数据质量的重要性及提升方法，为组织打造优质数据提供了全面的指导。书中首先揭示了糟糕的数据质量对企业流程、决策及合规的潜在影响，进而阐述了提高数据质量的核心要素和端到端的实践流程。详细解析了数据质量提升方案的每个步骤，从构建业务案例到管理初期的繁忙阶段，再到确定关键利益相关者并明确数据规则，为读者提供了清晰的操作路径。此外，书中还介绍了数据监控与修正的有效方法，并探讨了如何将良好的数据实践融入企业日常运营。*后，作者总结了一份提升数据质量的完整纲要，配以实例和模板工具，以点燃读者的探索热情，并助力数据质量工作持续高效推进。
本书是企业数据质量管理的**指南，适合各类组织的数据从业者和管理者阅读参考。
数据质量管理实践手册 目录
译者序序贡献者前言第1部分入门第1章数据质量对组织的影响1.1本书的价值1.1.1高层支持的重要性1.1.2问题数据的详细定义1.1.3问题数据与完美数据1.2问题数据的影响1.2.1量化问题数据的影响1.2.2问题数据的深层次影响1.3产生问题数据的原因译者序序贡献者前言第1部分入门第1章数据质量对组织的影响1.1本书的价值1.1.1高层支持的重要性1.1.2问题数据的详细定义1.1.3问题数据与完美数据1.2问题数据的影响1.2.1量化问题数据的影响1.2.2问题数据的深层次影响1.3产生问题数据的原因1.3.1数据文化缺失1.3.2流程处理速度优先于数据治理1.3.3合并与收购1.4本章小结第2章数据质量原则2.1在数据治理背景下的数据质量2.1.1数据治理作为一门学科2.1.2数据治理工具和主数据管理2.1.3如何将数据质量融入数据治理和主数据管理2.2公认的数据质量原则和术语2.2.1数据质量基本术语的定义2.2.2数据质量维度2.3数据质量方案的利益相关方2.4数据质量改进周期2.4.1商业案例2.4.2数据发现2.4.3规则制定2.4.4监控2.4.5补救2.4.6纳入日常运营2.5本章小结第3章数据质量的商业案例3.1活动、组成部分和费用3.1.1数据质量方案的活动3.1.2早期阶段3.1.3规划和商业案例阶段3.2定量收益估算3.2.1实例——计算量化收益的难度3.2.2量化策略3.3定性收益评估3.3.1调查和焦点小组3.3.2详细阐述数据质量定性风险3.4预测领导力挑战3.4.1“Excel就可以完成工作”的挑战3.4.2持续费用所有权的挑战3.4.3费用过高的挑战3.4.4“我们为什么需要数据质量工具”的挑战3.5本章小结第4章数据质量方案入门4.1预算批准后的*初几周*初几周的关键活动4.2了解数据质量工作流早期需要的工作流4.3为你的团队确定合适的人选将人力资源匹配到工作流中4.4本章小结第2部分理解和监控关键数据第5章数据发现5.1数据发现流程概览5.2理解业务策略、目标和挑战5.2.1识别利益相关方的方法5.2.2相关方的沟通内容5.3战略、目标、流程、分析和数据的层次结构5.3.1利用战略确定优先次序5.3.2将挑战与流程、数据和报告关联5.4数据剖析的基础知识5.4.1数据剖析工具的经典功能5.4.2使用能力5.4.3连接到数据库5.5本章小结第6章数据质量规则6.1数据质量规则介绍规则范围6.2数据质量规则的主要特征6.2.1规则权重6.2.2规则维度6.2.3规则优先级6.2.4规则阈值6.2.5单次规则失败的成本6.3实施数据质量规则6.3.1设计规则6.3.2构建数据质量规则6.3.3测试数据质量规则6.4本章小结第7章根据规则监控数据7.1数据质量报告介绍7.1.1不同层级的数据质量报告7.1.2数据安全考虑7.2设计高级数据质量仪表板维度和筛选7.3设计质量规则结果报告质量规则报告的典型特征7.4设计不合格数据报表7.4.1不合格数据报表的典型特征7.4.2复用不合格数据报表7.4.3多个不合格数据报表7.4.4导出不合格数据报表7.5管理沉寂和重复数据7.5.1管理沉寂数据7.5.2管理重复数据7.5.3检测重复数据7.6向利益相关方展示调查结果7.6.1成功启动数据质量报告7.6.2将报表纳入治理中7.7本章小结第3部分持续提高数据质量第8章数据质量补救8.1整体补救过程8.2确定补救活动优先级8.2.1重新审视收益8.2.2确定优先级的方法8.3确定补救办法8.3.1典型的补救方法8.3.2将问题与正确的方法相匹配8.4补救工作常态化8.5了解工作量和成本补救的成本类型8.6管理补救活动关键的管理活动8.7跟踪收益8.7.1量化示例8.7.2追踪量化收益8.8本章小结第9章将数据质量纳入组织中9.1预防问题再次发生9.1.1预防问题再次发生的方法9.1.2人为失误的持续影响9.1.3短期水平分析报告9.2持续改进质量管理规则9.2.1识别规则变更的策略9.2.2更新数据质量规则9.3过渡到日常补救活动中9.3.1成功的必要条件9.3.2为成功过渡进行规划9.3.3成功过渡的标志9.4持续数据质量之旅9.4.1数据质量方案路线图9.4.2确定下一个方案9.4.3获取支持9.4.4如果后续方案没有获得批准，该怎么办？9.5本章小结第10章*佳实践和常见错误10.1*佳实践10.1.1选择*佳实践10.1.2主要从源头管理数据质量10.1.3落实支持性治理会议10.1.4将数据质量纳入全组织教育计划10.1.5改善数据管理员和数据生产者之间的关系10.1.6本书的*佳实践10.2常见错误10.2.1未能实施*佳实践10.2.2缺乏实用性10.2.3技术驱动的数据质量规则10.2.4一次性补救活动10.2.5限制对数据质量结果的访问10.2.6避免数据质量工作中的各自为政10.3数据质量工作的未来10.3.1大语言模型10.3.2各组织更加重视高质量数据10.4本章小结
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数据质量管理实践手册 作者简介
罗伯特?霍克（Robert Hawker）在 2007 年转而投身数据领域之前，其职业生涯始于一名注册会计师。在长达 14 年的时间里，他在两次全球范围内的思爱普（SAP）实施项目中领导数据团队，负责主数据管理、数据所有权和管理、元数据管理，当然还有数据质量。2017 年，他进入分析领域，现在专门从事微软 Power BI 的培训、实施、管理和治理工作。他居住在英国，并通过会议和博客分享自己的经验。译者：马欢 本科毕业于同济大学，后获得上海交通大学工学硕士学位。从开发工程师做起，担任过系统分析师、系统架构师、项目经理等角色。具有20多年的信息系统开发设计经验，曾经两次获得部级科技发展奖项。主持翻译了《DAMA数据管理知识体系指南》等专业书籍，作为骨干编委参与编写《国际数字之都——上海城市数字化转型市民手册》，此外还翻译了《首席数据官管理手册：建立并运行组织的数据供应链》《区块链重构规则》《数据与现实》《统一星型模型》等多本译著。2011年首次把数据管理专业人士认证（CDMP）引入中国，并获得CDMP大师级认证，主理的“DAMA数据管理”是国内最活跃的专业社区之一。罗伯特?霍克（Robert Hawker）在 2007 年转而投身数据领域之前，其职业生涯始于一名注册会计师。在长达 14 年的时间里，他在两次全球范围内的思爱普（SAP）实施项目中领导数据团队，负责主数据管理、数据所有权和管理、元数据管理，当然还有数据质量。2017 年，他进入分析领域，现在专门从事微软 Power BI 的培训、实施、管理和治理工作。他居住在英国，并通过会议和博客分享自己的经验。 译者： 马欢 本科毕业于同济大学，后获得上海交通大学工学硕士学位。从开发工程师做起，担任过系统分析师、系统架构师、项目经理等角色。具有20多年的信息系统开发设计经验，曾经两次获得部级科技发展奖项。主持翻译了《DAMA数据管理知识体系指南》等专业书籍，作为骨干编委参与编写《国际数字之都——上海城市数字化转型市民手册》，此外还翻译了《首席数据官管理手册：建立并运行组织的数据供应链》《区块链重构规则》《数据与现实》《统一星型模型》等多本译著。2011年首次把数据管理专业人士认证（CDMP）引入中国，并获得CDMP大师级认证，主理的“DAMA数据管理”是国内最活跃的专业社区之一。 杨晓敏 河北工业大学硕士，10年数据分析经验，担任过高级数据分析师、数据开发工程师职务，获得信息技术中级工程师职称。善于从复杂的数据中提炼出有价值的信息，为企业的决策提供有力的数据支持。
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