數據質量測量的持續改進 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 勞拉·塞巴斯蒂安-科爾曼 著

圖書標籤:

• 數據質量
• 數據治理
• 持續改進
• 質量測量
• 數據分析
• 數據管理
• 業務指標
• 數據策略
• 數據生命周期
• 數據洞察

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 暫無

ISBN：9787111532392

商品編碼：11286412339

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-01

基本信息

書名：數據質量測量的持續改進

：79.00元

作者：(美)勞拉·塞巴斯蒂安-科爾曼

齣版社：暫無

齣版日期：2016-05-01

ISBN：9787111532392

字數：300000

頁碼：260

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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目　　錄序言緻謝作者簡介概述1部分　概念和定義第1章　數據131.1　目的131.2　數據131.3　數據錶示141.4　數據事實201.5　數據作為産品201.6　數據作為分析的輸入211.7　數據和期望211.8　信息221.9　總結思考23第2章　數據、人員和係統252.1　目的252.2　企業或組織252.3　IT與業務262.4　數據生産者272.5　數據消費者272.6　數據代理272.7　數據管傢和數據管傢工作282.8　數據所有者282.9　數據所有權和數據治理 292.10　IT，業務和數據所有者，版292.11　數據質量項目組302.12　利益相關者312.13　係統和係統設計312.14　總結思考32第3章　數據管理、模型和元數據333.1　目的333.2　數據管理333.3　數據庫、數據倉庫、數據資産和數據集343.4　源係統、目標係統和記錄係統353.5　數據模型353.6　數據模型的類型363.7　數據的物理特徵373.8　元數據383.9　元數據是顯性知識403.10　數據鏈和信息生命周期413.11　數據譜係和數據齣處413.12　總結思考42第4章　數據質量和測量434.1　目的434.2　數據質量434.3　數據質量維度444.4　測量454.5　測量數據464.6　數據質量測量和業務/IT鴻溝474.7　有效測量的特點 484.8　數據質量評估494.9　數據質量維度，DQAF測量類型，特定的數據質量指標504.10　數據剖析514.11　數據質量問題和數據管理問題524.12　閤理性檢查524.13　數據質量閾值524.14　過程控製544.15　聯機數據質量的測量和監控544.16　總結思考55第二部分　DQAF的概念和測量類型第5章　數據質量評估框架概念585.1　目的585.2　DQAF解決的問題585.3　數據質量期望和數據管理595.4　DQAF的範圍605.5　DQAF質量維度625.6　定義DQAF測量類型645.7　元數據的要求645.8　測量和評估分類的對象655.9　測量的功能：收集、計算、比較675.10　總結思考68第6章　DQAF測量類型696.1　目的696.2　數據模型的一緻性696.3　保證正確接收用於處理的數據696.4　檢查接收到的數據的狀況706.5　評估數據處理的結果716.6　評估數據內容的有效性726.7　評估數據內容的一緻性 736.8　對放置聯機測量的注釋756.9　跨錶內容完整性定期測量766.10　評估整體數據庫內容776.11　評估控製和測量786.12　測量類型：綜閤清單786.13　總結思考82第三部分　數據評估方案第7章　初步數據評估867.1　目的867.2　初步評估877.3　初步評估的輸入877.4　數據預期877.5　數據剖析877.6　列屬性剖析 897.7　結構剖析927.8　剖析現有數據資産967.9　從剖析到評估967.10　初步評估的可交付成果967.11　總結思考97第8章　數據質量改進項目評估988.1　目的988.2　數據質量改進工作988.3　改進項目中的測量98第9章　持續測量1019.1　目的1019.2　適於持續測量的情況1019.3　示例：醫療保健數據1039.4　持續測量的輸入1049.5　重要性和風險1069.6　自動化1069.7　控製1069.8　定期測量 1079.9　持續測量的交付成果1089.10　聯機與定期測量的對比1089.11　總結思考110第四部分　將DQAF運用到數據需求中第10章　需求、風險和重要性11410.1　目的11410.2　業務需求11410.3　數據質量需求和期望的數據特徵11610.4　數據質量需求和數據風險11810.5　影響數據重要性的因素11910.6　指定數據質量指標12010.7　總結思考127第11章　提問12811.1　目的12811.2　提問12811.3　瞭解項目12911.4　瞭解源係統13011.5　數據消費者的需求13211.6　數據的狀況13311.7　數據模型、轉換規則和係統設計13411.8　測量規範過程13411.9　總結思考137第五部分　數據質量戰略第12章　數據質量戰略14012.1　目的14012.2　戰略的概念14012.3　係統戰略、數據戰略和數據質量戰略14112.4　數據質量戰略和數據治理14212.5　信息生命周期中的決策點14312.6　數據質量戰略一般注意事項14412.7　總結思考145第13章　數據質量戰略的指令14613.1　目的14613.2　指令1：獲得管理層對數據質量的承諾14813.3　指令2：把數據作為資産14913.4　指令3：應用資源來注重質量15013.5　指令4：建立數據的顯性知識15113.6　指令5：把數據作為可測量和改進的流程的一個産品15213.7　指令6：認識到質量是由數據使用者定義的15313.8　指令7：解決造成數據問題的根本原因15413.9　指令8：測量數據質量，監控關鍵數據15613.10　指令9：保持數據生産者對自己的數據質量（和有關該數據的知識）負責15813.11　指令10：為數據使用者提供所需的數據使用知識15813.12　指令11：數據需要和用途將演進—為演進作規劃15913.13　指令12：數據質量瞭數據本身—構建注重質量的文化16013.14　總結思考：使用現狀評估161第六部分　DQAF詳解第14章　測量功能：收集、計算、比較16514.1　目的16514.2　測量功能：收集、計算、比較16514.3　收集原始測量數據16614.4　計算測量數據16714.5　將測量結果與過去的曆史結果比較16814.6　統計16814.7　控製圖：統計過程控製的主要手段17214.8　DQAF和統計過程控製17214.9　總結思考173第15章　DQAF測量邏輯模型的功能17415.1　目的17415.2　指標定義錶和測量結果錶17415.3　可選字段17615.4　分母字段17715.5　自動閾值 17915.6　手動閾值18015.7　緊急閾值18015.8　手動或緊急閾值和結果錶18115.9　其他係統需求18115.10　支持需求18115.11　總結思考181第16章　DQAF測量類型的各方麵18216.1　目的18216.2　DQAF的各方麵18316.3　本章的組織結構18316.4　測量類型#1：數據集的完備性—元數據和參照數據的充分性18516.5　測量類型#2：一個字段內的格式一緻性18716.6　測量類型#3：跨錶的格式一緻性18816.7　測量類型#4：一個字段內默認值使用的一緻性18916.8　測量類型#5：跨錶的默認值使用的一緻性18916.9　測量類型#6：用於處理的數據的交付及時性19016.10　測量類型#7：數據集的完備性—對於處理的可用性19216.11　測量類型#8：數據集的完備性—記錄數與控製記錄相比19316.12　測量類型#9：數據集的完整性—匯總數額字段數據19416.13　測量類型#10：數據集的完備性—將大小與過去的大小作比較19516.14　測量類型#11：記錄的完備性—長度19616.15　測量類型#12：字段的完備性—不可為空的字段19716.16　測量類型#13：數據集的完整性—重復數據刪除19816.17　測量類型#14：數據集的完整性—重復記錄的閤理性檢查19916.18　測量類型#15：字段內容的完備性—來自數據源的默認值20016.19　測量類型#16：基於日期標準的數據集的完備性20216.20　測量類型#17：基於日期標準的數據集的閤理性20316.21　測量類型#18：字段內容的完備性—接收到的數據丟失要處理的關鍵字段20416.22　測量類型#19：數據集的完備性—經過一個流程的記錄數的平衡20516.23　測量類型#20：數據集的完備性—拒絕記錄的理由20616.24　測量類型#21：經過一個流程的數據集的完備性—輸入與輸齣的比率20716.25　測量類型#22：經過一個流程的數據集的完備性—數額字段的平衡20816.26　測量類型#23：字段內容的完備性—匯總的數額字段的比率20916.27　測量類型#24：字段內容的完備性—推導的默認值21116.28　測量類型#25：數據處理用時21216.29　測量類型#26：供訪問的數據的及時可用性21416.30　測量類型#27：有效性檢查，單字段，詳細結果21516.31　測量類型#28：有效性檢查，捲積匯總21816.32　測量類型#29：有效性檢查，錶內多列，詳細結果21916.33　測量類型#30：一緻性列剖析22116.34　測量類型#31：數據集內容的一緻性，所錶示的實體的不重復計數和記錄數比率22316.35　測量類型#32：數據集內容的一緻性，兩個所錶示的實體的不重復計數的比率22516.36　測量類型#33：一緻性多列剖析22616.37　測量類型#34：錶內時序與業務規則的一緻性22916.38　測量類型#35：用時（小時、天、月等）一緻性22916.39　測量類型#36：數額字段跨二級字段計算結果的一緻性23116.40　測量類型#37：按聚閤日期匯總的記錄數的一緻性23316.41　測量類型#38：按聚閤日期匯總的數額字段數據的一緻性23516.42　測量類型#39：父/子參照完整性23616.43　測量類型#40：子/父參照完整性23716.44　測量類型#41：有效性檢查，跨錶，詳細結果23816.45　測量類型#42：跨錶多列剖析一緻性23916.46　測量類型#43：跨錶的時序與業務規則的一緻性24016.47　測量類型#44：跨錶數額列計算結果的一緻性24116.48　測量類型#45：按聚閤日期匯總的跨錶數額列的一緻性24116.49　測量類型#46：與外部基準比較的一緻性24216.50　測量類型#47：數據集的完備性—針對特定目的的總體充分性24316.51　測量類型#48：數據集的完備性—測量和控製的總體充分性24416.52　總結思考：瞭解你的數據245術語錶246參考文獻255

內容提要

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本書分為六部分，共16章。部分（第1～4章）討論對數據質量和數據管理意義重大的一組術語，涉及數據的擴展定義、符號性功能、與數據和數據管理相關的角色、與數據管理相關的概念以及數據質量維度的概念。第二部分（第5章和第6章）描述創建DQAF的原因，概括框架的假設、定義和管理思路，並給齣48種測量類型的簡短描述。第三部分（第7～9章）闡釋數據評估方案，涉及數據評估的目標與輸入、如何剖析數據、測量與數據質量改進項目的關係以及將持續測量用於維持數據質量的一般原則。第四部分（第10章和第11章）展示DQAF類彆如何用於編製數據質量的需求，以便指定數據質量的聯機測量、控製和定期測量。第五部分（第12章和第13章）討論定義數據質量戰略的環境和方法，涉及數據質量戰略的概念與總體策略，還討論建立組織的數據質量戰略的12個指令。第六部分（第14～16章）詳細討論DQAF的框架，涉及聯機測量中如何收集與計算原始測量數據，如何産生測量結果，以及DQAF測量邏輯數據模型的測量類型共有的功能。

目錄

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目　　錄序言緻謝作者簡介概述1部分　概念和定義第1章　數據131.1　目的131.2　數據131.3　數據錶示141.4　數據事實201.5　數據作為産品201.6　數據作為分析的輸入211.7　數據和期望211.8　信息221.9　總結思考23第2章　數據、人員和係統252.1　目的252.2　企業或組織252.3　IT與業務262.4　數據生産者272.5　數據消費者272.6　數據代理272.7　數據管傢和數據管傢工作282.8　數據所有者282.9　數據所有權和數據治理 292.10　IT，業務和數據所有者，版292.11　數據質量項目組302.12　利益相關者312.13　係統和係統設計312.14　總結思考32第3章　數據管理、模型和元數據333.1　目的333.2　數據管理333.3　數據庫、數據倉庫、數據資産和數據集343.4　源係統、目標係統和記錄係統353.5　數據模型353.6　數據模型的類型363.7　數據的物理特徵373.8　元數據383.9　元數據是顯性知識403.10　數據鏈和信息生命周期413.11　數據譜係和數據齣處413.12　總結思考42第4章　數據質量和測量434.1　目的434.2　數據質量434.3　數據質量維度444.4　測量454.5　測量數據464.6　數據質量測量和業務/IT鴻溝474.7　有效測量的特點 484.8　數據質量評估494.9　數據質量維度，DQAF測量類型，特定的數據質量指標504.10　數據剖析514.11　數據質量問題和數據管理問題524.12　閤理性檢查524.13　數據質量閾值524.14　過程控製544.15　聯機數據質量的測量和監控544.16　總結思考55第二部分　DQAF的概念和測量類型第5章　數據質量評估框架概念585.1　目的585.2　DQAF解決的問題585.3　數據質量期望和數據管理595.4　DQAF的範圍605.5　DQAF質量維度625.6　定義DQAF測量類型645.7　元數據的要求645.8　測量和評估分類的對象655.9　測量的功能：收集、計算、比較675.10　總結思考68第6章　DQAF測量類型696.1　目的696.2　數據模型的一緻性696.3　保證正確接收用於處理的數據696.4　檢查接收到的數據的狀況706.5　評估數據處理的結果716.6　評估數據內容的有效性726.7　評估數據內容的一緻性 736.8　對放置聯機測量的注釋756.9　跨錶內容完整性定期測量766.10　評估整體數據庫內容776.11　評估控製和測量786.12　測量類型：綜閤清單786.13　總結思考82第三部分　數據評估方案第7章　初步數據評估867.1　目的867.2　初步評估877.3　初步評估的輸入877.4　數據預期877.5　數據剖析877.6　列屬性剖析 897.7　結構剖析927.8　剖析現有數據資産967.9　從剖析到評估967.10　初步評估的可交付成果967.11　總結思考97第8章　數據質量改進項目評估988.1　目的988.2　數據質量改進工作988.3　改進項目中的測量98第9章　持續測量1019.1　目的1019.2　適於持續測量的情況1019.3　示例：醫療保健數據1039.4　持續測量的輸入1049.5　重要性和風險1069.6　自動化1069.7　控製1069.8　定期測量 1079.9　持續測量的交付成果1089.10　聯機與定期測量的對比1089.11　總結思考110第四部分　將DQAF運用到數據需求中第10章　需求、風險和重要性11410.1　目的11410.2　業務需求11410.3　數據質量需求和期望的數據特徵11610.4　數據質量需求和數據風險11810.5　影響數據重要性的因素11910.6　指定數據質量指標12010.7　總結思考127第11章　提問12811.1　目的12811.2　提問12811.3　瞭解項目12911.4　瞭解源係統13011.5　數據消費者的需求13211.6　數據的狀況13311.7　數據模型、轉換規則和係統設計13411.8　測量規範過程13411.9　總結思考137第五部分　數據質量戰略第12章　數據質量戰略14012.1　目的14012.2　戰略的概念14012.3　係統戰略、數據戰略和數據質量戰略14112.4　數據質量戰略和數據治理14212.5　信息生命周期中的決策點14312.6　數據質量戰略一般注意事項14412.7　總結思考145第13章　數據質量戰略的指令14613.1　目的14613.2　指令1：獲得管理層對數據質量的承諾14813.3　指令2：把數據作為資産14913.4　指令3：應用資源來注重質量15013.5　指令4：建立數據的顯性知識15113.6　指令5：把數據作為可測量和改進的流程的一個産品15213.7　指令6：認識到質量是由數據使用者定義的15313.8　指令7：解決造成數據問題的根本原因15413.9　指令8：測量數據質量，監控關鍵數據15613.10　指令9：保持數據生産者對自己的數據質量（和有關該數據的知識）負責15813.11　指令10：為數據使用者提供所需的數據使用知識15813.12　指令11：數據需要和用途將演進—為演進作規劃15913.13　指令12：數據質量瞭數據本身—構建注重質量的文化16013.14　總結思考：使用現狀評估161第六部分　DQAF詳解第14章　測量功能：收集、計算、比較16514.1　目的16514.2　測量功能：收集、計算、比較16514.3　收集原始測量數據16614.4　計算測量數據16714.5　將測量結果與過去的曆史結果比較16814.6　統計16814.7　控製圖：統計過程控製的主要手段17214.8　DQAF和統計過程控製17214.9　總結思考173第15章　DQAF測量邏輯模型的功能17415.1　目的17415.2　指標定義錶和測量結果錶17415.3　可選字段17615.4　分母字段17715.5　自動閾值 17915.6　手動閾值18015.7　緊急閾值18015.8　手動或緊急閾值和結果錶18115.9　其他係統需求18115.10　支持需求18115.11　總結思考181第16章　DQAF測量類型的各方麵18216.1　目的18216.2　DQAF的各方麵18316.3　本章的組織結構18316.4　測量類型#1：數據集的完備性—元數據和參照數據的充分性18516.5　測量類型#2：一個字段內的格式一緻性18716.6　測量類型#3：跨錶的格式一緻性18816.7　測量類型#4：一個字段內默認值使用的一緻性18916.8　測量類型#5：跨錶的默認值使用的一緻性18916.9　測量類型#6：用於處理的數據的交付及時性19016.10　測量類型#7：數據集的完備性—對於處理的可用性19216.11　測量類型#8：數據集的完備性—記錄數與控製記錄相比19316.12　測量類型#9：數據集的完整性—匯總數額字段數據19416.13　測量類型#10：數據集的完備性—將大小與過去的大小作比較19516.14　測量類型#11：記錄的完備性—長度19616.15　測量類型#12：字段的完備性—不可為空的字段19716.16　測量類型#13：數據集的完整性—重復數據刪除19816.17　測量類型#14：數據集的完整性—重復記錄的閤理性檢查19916.18　測量類型#15：字段內容的完備性—來自數據源的默認值20016.19　測量類型#16：基於日期標準的數據集的完備性20216.20　測量類型#17：基於日期標準的數據集的閤理性20316.21　測量類型#18：字段內容的完備性—接收到的數據丟失要處理的關鍵字段20416.22　測量類型#19：數據集的完備性—經過一個流程的記錄數的平衡20516.23　測量類型#20：數據集的完備性—拒絕記錄的理由20616.24　測量類型#21：經過一個流程的數據集的完備性—輸入與輸齣的比率20716.25　測量類型#22：經過一個流程的數據集的完備性—數額字段的平衡20816.26　測量類型#23：字段內容的完備性—匯總的數額字段的比率20916.27　測量類型#24：字段內容的完備性—推導的默認值21116.28　測量類型#25：數據處理用時21216.29　測量類型#26：供訪問的數據的及時可用性21416.30　測量類型#27：有效性檢查，單字段，詳細結果21516.31　測量類型#28：有效性檢查，捲積匯總21816.32　測量類型#29：有效性檢查，錶內多列，詳細結果21916.33　測量類型#30：一緻性列剖析22116.34　測量類型#31：數據集內容的一緻性，所錶示的實體的不重復計數和記錄數比率22316.35　測量類型#32：數據集內容的一緻性，兩個所錶示的實體的不重復計數的比率22516.36　測量類型#33：一緻性多列剖析22616.37　測量類型#34：錶內時序與業務規則的一緻性22916.38　測量類型#35：用時（小時、天、月等）一緻性22916.39　測量類型#36：數額字段跨二級字段計算結果的一緻性23116.40　測量類型#37：按聚閤日期匯總的記錄數的一緻性23316.41　測量類型#38：按聚閤日期匯總的數額字段數據的一緻性23516.42　測量類型#39：父/子參照完整性23616.43　測量類型#40：子/父參照完整性23716.44　測量類型#41：有效性檢查，跨錶，詳細結果23816.45　測量類型#42：跨錶多列剖析一緻性23916.46　測量類型#43：跨錶的時序與業務規則的一緻性24016.47　測量類型#44：跨錶數額列計算結果的一緻性24116.48　測量類型#45：按聚閤日期匯總的跨錶數額列的一緻性24116.49　測量類型#46：與外部基準比較的一緻性24216.50　測量類型#47：數據集的完備性—針對特定目的的總體充分性24316.51　測量類型#48：數據集的完備性—測量和控製的總體充分性24416.52　總結思考：瞭解你的數據245術語錶246參考文獻255

作者介紹

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作 者 簡 介勞拉·塞巴斯蒂安-科爾曼（Laura Sebastian-Coleman），Optum Insight公司數據質量架構師，自2003年以來，一直在大型醫療保健數據倉庫從事數據質量方麵的工作。Optum Insight專門通過提供分析、技術和谘詢服務來改善醫療保健係統的績效。勞拉已實現數據質量指標和報錶，發起並推動Optum Insight的數據質量社區，促進數據消費者的培訓項目，並領導建立數據標準和管理元數據的工作。2009年，她帶領一隊來自Optum和UnitedHealth集團的分析師，研發瞭初的數據質量評估框架（DQAF），這是本書的基礎。 作為一名活躍的專業人士，勞拉曾在麻省理工學院的信息質量會議、信息和數據質量國際協會（IAIDQ）以及數據治理組織（DGO）主辦的會議上發錶論文。在2009年與2010年，她曾擔任IAIDQ會員服務總監。 加入Optum Insight公司之前，勞拉在商業保險行業從事瞭八年的內部通信和信息技術工作。她擁有IAIDQ頒發的IQCP（信息質量認證專傢）證書，這是麻省理工學院的信息質量領域的一種證書，她在富蘭剋林和馬歇爾學院取得瞭英語和曆史學士學位，並在羅切斯特大學（紐約州）取得瞭英國文學博士學位。

文摘

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序言

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《數據質量的持續優化：從測量到卓越》 在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、戰略規劃乃至日常運營的基石。然而，數據的價值絕非其數量所能簡單衡量，其內在的“質量”纔是決定數據效能的關鍵。一本名為《數據質量的測量與持續改進》的書籍，深入探討瞭如何科學地評估和係統性地提升數據質量，從而賦能組織實現數據驅動的卓越。 本書的核心觀點在於，數據質量並非一蹴而就的終點，而是一個動態的、需要持續投入和優化的過程。作者首先為讀者構建瞭一個清晰的“數據質量”框架。這不僅僅是對數據準確性、完整性、一緻性、及時性、有效性等傳統維度的羅列，更是將這些維度置於具體的業務場景下進行解讀。例如，一項銷售數據，其“準確性”可能意味著銷售額與實際收款相符；“完整性”則要求每筆交易都包含所有必要的字段，如客戶信息、商品詳情、交易時間等；“一緻性”則要求在不同係統中，同一筆交易的數據描述應保持一緻；“及時性”關乎數據更新的頻率是否滿足業務需求；而“有效性”則在於數據是否符閤預設的業務規則和標準。作者強調，理解這些維度如何映射到具體的業務價值，是進行有效數據質量測量的前提。 接著，本書著墨於“數據質量測量”的方法論。作者介紹瞭多種實用的測量技術和工具。這包括但不限於：數據剖析（Data Profiling）工具的使用，通過自動化分析來識彆數據中的異常值、缺失值、重復項以及格式不符等問題；數據抽樣（Data Sampling）技術，在保證統計學意義的準確性前提下，以更高效的方式評估大規模數據集的質量；以及專傢評估（Expert Review）和用戶反饋（User Feedback）等定性方法，它們能夠捕捉到定量指標難以觸及的業務語境下的數據質量問題。作者深入淺齣地講解瞭如何設計有效的測量方案，如何設定閤理的質量閾值，以及如何將測量結果轉化為可操作的改進計劃。特彆值得一提的是，本書對數據質量度量指標（Data Quality Metrics）的選取和應用進行瞭詳盡的闡述。它指導讀者如何根據業務目標，選擇最能反映數據質量對業務影響的指標，並如何持續跟蹤這些指標的變化趨勢，從而量化改進的效果。 然而，測量僅僅是第一步。本書的精髓在於其對“持續改進”的係統性闡述。作者認為，孤立的數據清洗活動往往難以帶來長遠的改變。因此，本書提齣瞭一套完整的、融入業務流程的數據質量管理體係。這包括： 1. 數據治理（Data Governance）的基石作用： 作者強調，數據治理是數據質量持續改進的頂層設計。一個健全的數據治理框架，能夠明確數據的權責、定義數據標準、規範數據生命周期管理，從源頭上防止不閤格數據的産生。本書詳細闡述瞭數據所有者（Data Owners）、數據管理員（Data Stewards）的角色與職責，以及如何建立有效的溝通與協作機製，確保數據質量責任落實到位。 2. 數據質量的預防與糾正： 在明確瞭數據質量標準之後，本書指導讀者如何構建“預防”機製。這包括在數據采集、輸入、整閤等各個環節嵌入數據質量檢查點，利用技術手段（如校驗規則、數據轉換邏輯）來防止不閤規數據進入係統。同時，本書也提供瞭多種“糾正”策略，從批量數據清洗到實時數據修復，以及如何構建數據質量問題跟蹤和解決的閉環流程。 3. 數據質量文化（Data Quality Culture）的培育： 作者深刻認識到，技術和流程的有效性最終依賴於組織內部的文化。本書探討瞭如何通過培訓、溝通和激勵，讓每一位員工都意識到數據質量的重要性，並將其視為自身工作的一部分。它鼓勵建立一種“人人為數據質量負責”的氛圍，讓數據質量的意識滲透到組織的每一個角落。 4. 數據質量的自動化與智能化： 隨著技術的發展，自動化和智能化在數據質量管理中的作用日益凸顯。本書介紹瞭一些先進的數據質量工具和平颱，它們能夠自動化數據剖析、監控、報告和部分糾正任務，極大地提高瞭數據質量管理的效率。此外，作者還探討瞭如何利用機器學習和人工智能技術，來更智能地識彆復雜的數據質量問題，預測潛在的數據質量風險，並優化改進策略。 5. 數據質量與業務價值的聯動： 本書並非孤立地討論數據質量技術，而是將其緊密地與業務成果聯係起來。作者通過豐富的案例研究，展示瞭提升數據質量如何直接或間接地為企業帶來價值，例如：提高營銷活動的精準度，降低運營成本，改善客戶體驗，做齣更明智的戰略決策，以及滿足日益嚴格的閤規性要求。本書幫助讀者理解，數據質量的投入，最終將轉化為實實在在的商業迴報。 6. 數據質量的度量與反饋循環： 持續改進的核心在於“反饋”。本書詳細闡述瞭如何建立一個有效的數據質量度量和反饋循環。這意味著不僅僅是周期性的報告，更要將數據質量指標的變化與業務部門的績效掛鈎，定期迴顧改進措施的有效性，並根據反饋調整優化策略。這種持續的度量、分析、改進和反饋，確保瞭數據質量的提升能夠與時俱進，並始終服務於不斷變化的業務需求。 本書的結構清晰，邏輯嚴謹，語言生動。它既有理論高度，又不乏實踐指導。作者避免瞭空泛的理論探討，而是聚焦於可落地、可操作的解決方案。無論是數據分析師、數據工程師、業務決策者，還是IT管理人員，都能從中找到有價值的啓示和實用的工具。 總而言之，《數據質量的持續優化：從測量到卓越》是一本指導性極強的著作。它不僅為讀者提供瞭一個關於數據質量的全麵認知框架，更指明瞭一條通往卓越數據質量的切實可行的道路。通過學習本書，組織將能夠係統性地提升其數據的可靠性和有效性，從而在日益激烈的競爭環境中，真正發揮數據的最大潛能，實現可持續的業務增長和創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我，簡潔而富有現代感，主色調的運用顯得專業而沉靜，恰好是我在尋找的那種能夠快速進入主題的視覺引導。我本身從事IT運維領域，工作中經常會接觸到大量的數據，而數據的準確性和可靠性直接影響著我們決策的效率和質量。在一次行業研討會上，我偶然聽說瞭這本書，當時就對“持續改進”這個詞印象深刻。我知道，在很多技術領域，一次性的解決方案往往難以應對日新月異的變化，數據質量的管理更是如此。它不是一個終點，而是一個動態的過程，需要不斷地評估、優化和迭代。我非常好奇書中是如何闡述這種持續改進的機製的，是否能提供一套係統的框架，指導我如何在日常工作中落地這些方法。尤其是在數據孤島嚴重、數據源頭多樣的情況下，如何建立一個高效的數據質量監控和反饋閉環，避免重復勞動，提升整體的數據治理水平，是我非常關注的。這本書的標題讓我對它寄予瞭厚望，希望它能夠提供一些切實可行、有啓發性的思路，幫助我提升數據質量管理的能力，從而更好地服務於業務發展。

評分☆☆☆☆☆

我最近在為我們公司的數據治理項目尋找參考資料，我們麵臨的最大挑戰是如何在保證效率的同時，提升數據的可用性和可靠性。許多現有的數據質量工具側重於技術實現，但往往忽略瞭管理和流程上的優化。這本書的標題“數據質量測量的持續改進”給瞭我很大的啓發，它強調的是一種戰略性的視角，而非單純的技術操作。我特彆希望書中能夠深入探討如何將數據質量的測量與業務目標緊密結閤，確保我們所做的改進能夠真正地為業務帶來價值。同時，對於“持續改進”的理念，我希望書中能夠提供一些關於如何建立有效的反饋迴路，如何推動跨部門協作，以及如何量化改進效果的實踐經驗。我非常期待這本書能夠為我們提供一套成熟的方法論，幫助我們構建一個能夠自我演進、不斷提升的數據質量管理體係，從而解決我們在數據治理過程中遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一位初入數據分析行業的新人，對於數據的重要性有著深刻的理解，但也深知數據質量的參差不齊帶來的挑戰。在學習和實踐的過程中，我經常會遇到數據不一緻、缺失值過多、格式錯誤等問題，這些都極大地阻礙瞭我的分析進程。我一直在尋找一本能夠係統性地講解數據質量管理，並且能夠循序漸進地引導我掌握相關技能的書籍。這本書的齣現，在我看來，就像是為我指明瞭方嚮。我特彆希望能從書中瞭解到，如何從源頭上識彆和預防數據質量問題，而不僅僅是事後補救。同時，我也對書中關於“測量”的部分充滿期待。如何有效地衡量數據質量，采用哪些指標，以及如何解讀這些指標，對我來說至關重要。我希望這本書能夠提供一些實用的工具和方法論，讓我能夠建立起一套屬於自己的數據質量評估體係，並且能夠真正地將這些評估結果轉化為改進的動力，而不是停留在數字層麵。我渴望這本書能幫助我打下堅實的數據質量基礎，為我未來的職業發展添磚加瓦。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對技術理論有濃厚興趣的圖書愛好者，雖然我並非直接從事數據相關的工作，但我深信數據在當今社會的重要性。我喜歡通過閱讀來拓寬自己的視野，理解不同領域的核心概念和發展趨勢。這本書的標題，尤其是“測量”和“持續改進”這兩個詞，讓我覺得它探討的是一個非常根本且重要的議題。我很好奇，數據質量是如何被“測量”的？是否存在一套標準化的方法論？而“持續改進”則暗示著一個動態的過程，這讓我聯想到許多工程學和管理學中的經典理論。我希望這本書能夠深入淺齣地解釋這些概念，即使對於非技術背景的讀者，也能理解數據質量的重要性以及如何對其進行有效的管理。我期待書中能夠提供一些理論性的框架，幫助我理解數據質量在整個信息係統中的地位，以及如何通過不斷的優化來提升數據的價值。這本書對我來說，更像是一次對現代信息社會底層邏輯的探索。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據科學傢，我見過太多因為數據質量問題而導緻的研究結論偏差，甚至項目失敗的案例。在日常工作中，我們花費瞭大量的時間去清洗和驗證數據，但很多時候，這隻是杯水車薪。我一直認為，數據質量的管理應該是一個主動的、前置的環節，而不是被動地應對。這本書的標題“數據質量測量的持續改進”恰好擊中瞭我的痛點。我希望書中能夠深入探討如何構建一個主動的數據質量管理體係，如何在整個數據生命周期中嵌入質量保障機製。特彆是關於“測量”的部分，我希望能看到一些先進的、量化的數據質量評估方法，能夠幫助我們更科學、更全麵地理解數據的健康狀況。同時，我對“持續改進”的理念非常認同，因為數據環境和業務需求都在不斷變化，數據質量的管理也必須與時俱進。我期待書中能夠提供一些關於如何建立反饋機製、持續優化數據質量策略的寶貴經驗，甚至是一些成功的案例分析，來印證這些方法的有效性。