数据质量测量的持续改进 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 劳拉·塞巴斯蒂安-科尔曼 著

图书标签:

• 数据质量
• 数据治理
• 持续改进
• 质量测量
• 数据分析
• 数据管理
• 业务指标
• 数据策略
• 数据生命周期
• 数据洞察

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 暂无

ISBN：9787111532392

商品编码：11286412339

包装：平装

出版时间：2016-05-01

基本信息

书名：数据质量测量的持续改进

：79.00元

作者：(美)劳拉·塞巴斯蒂安-科尔曼

出版社：暂无

出版日期：2016-05-01

ISBN：9787111532392

字数：300000

页码：260

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

目　　录序言致谢作者简介概述1部分　概念和定义第1章　数据131.1　目的131.2　数据131.3　数据表示141.4　数据事实201.5　数据作为产品201.6　数据作为分析的输入211.7　数据和期望211.8　信息221.9　总结思考23第2章　数据、人员和系统252.1　目的252.2　企业或组织252.3　IT与业务262.4　数据生产者272.5　数据消费者272.6　数据代理272.7　数据管家和数据管家工作282.8　数据所有者282.9　数据所有权和数据治理 292.10　IT，业务和数据所有者，版292.11　数据质量项目组302.12　利益相关者312.13　系统和系统设计312.14　总结思考32第3章　数据管理、模型和元数据333.1　目的333.2　数据管理333.3　数据库、数据仓库、数据资产和数据集343.4　源系统、目标系统和记录系统353.5　数据模型353.6　数据模型的类型363.7　数据的物理特征373.8　元数据383.9　元数据是显性知识403.10　数据链和信息生命周期413.11　数据谱系和数据出处413.12　总结思考42第4章　数据质量和测量434.1　目的434.2　数据质量434.3　数据质量维度444.4　测量454.5　测量数据464.6　数据质量测量和业务/IT鸿沟474.7　有效测量的特点 484.8　数据质量评估494.9　数据质量维度，DQAF测量类型，特定的数据质量指标504.10　数据剖析514.11　数据质量问题和数据管理问题524.12　合理性检查524.13　数据质量阈值524.14　过程控制544.15　联机数据质量的测量和监控544.16　总结思考55第二部分　DQAF的概念和测量类型第5章　数据质量评估框架概念585.1　目的585.2　DQAF解决的问题585.3　数据质量期望和数据管理595.4　DQAF的范围605.5　DQAF质量维度625.6　定义DQAF测量类型645.7　元数据的要求645.8　测量和评估分类的对象655.9　测量的功能：收集、计算、比较675.10　总结思考68第6章　DQAF测量类型696.1　目的696.2　数据模型的一致性696.3　保证正确接收用于处理的数据696.4　检查接收到的数据的状况706.5　评估数据处理的结果716.6　评估数据内容的有效性726.7　评估数据内容的一致性 736.8　对放置联机测量的注释756.9　跨表内容完整性定期测量766.10　评估整体数据库内容776.11　评估控制和测量786.12　测量类型：综合清单786.13　总结思考82第三部分　数据评估方案第7章　初步数据评估867.1　目的867.2　初步评估877.3　初步评估的输入877.4　数据预期877.5　数据剖析877.6　列属性剖析 897.7　结构剖析927.8　剖析现有数据资产967.9　从剖析到评估967.10　初步评估的可交付成果967.11　总结思考97第8章　数据质量改进项目评估988.1　目的988.2　数据质量改进工作988.3　改进项目中的测量98第9章　持续测量1019.1　目的1019.2　适于持续测量的情况1019.3　示例：医疗保健数据1039.4　持续测量的输入1049.5　重要性和风险1069.6　自动化1069.7　控制1069.8　定期测量 1079.9　持续测量的交付成果1089.10　联机与定期测量的对比1089.11　总结思考110第四部分　将DQAF运用到数据需求中第10章　需求、风险和重要性11410.1　目的11410.2　业务需求11410.3　数据质量需求和期望的数据特征11610.4　数据质量需求和数据风险11810.5　影响数据重要性的因素11910.6　指定数据质量指标12010.7　总结思考127第11章　提问12811.1　目的12811.2　提问12811.3　了解项目12911.4　了解源系统13011.5　数据消费者的需求13211.6　数据的状况13311.7　数据模型、转换规则和系统设计13411.8　测量规范过程13411.9　总结思考137第五部分　数据质量战略第12章　数据质量战略14012.1　目的14012.2　战略的概念14012.3　系统战略、数据战略和数据质量战略14112.4　数据质量战略和数据治理14212.5　信息生命周期中的决策点14312.6　数据质量战略一般注意事项14412.7　总结思考145第13章　数据质量战略的指令14613.1　目的14613.2　指令1：获得管理层对数据质量的承诺14813.3　指令2：把数据作为资产14913.4　指令3：应用资源来注重质量15013.5　指令4：建立数据的显性知识15113.6　指令5：把数据作为可测量和改进的流程的一个产品15213.7　指令6：认识到质量是由数据使用者定义的15313.8　指令7：解决造成数据问题的根本原因15413.9　指令8：测量数据质量，监控关键数据15613.10　指令9：保持数据生产者对自己的数据质量（和有关该数据的知识）负责15813.11　指令10：为数据使用者提供所需的数据使用知识15813.12　指令11：数据需要和用途将演进—为演进作规划15913.13　指令12：数据质量了数据本身—构建注重质量的文化16013.14　总结思考：使用现状评估161第六部分　DQAF详解第14章　测量功能：收集、计算、比较16514.1　目的16514.2　测量功能：收集、计算、比较16514.3　收集原始测量数据16614.4　计算测量数据16714.5　将测量结果与过去的历史结果比较16814.6　统计16814.7　控制图：统计过程控制的主要手段17214.8　DQAF和统计过程控制17214.9　总结思考173第15章　DQAF测量逻辑模型的功能17415.1　目的17415.2　指标定义表和测量结果表17415.3　可选字段17615.4　分母字段17715.5　自动阈值 17915.6　手动阈值18015.7　紧急阈值18015.8　手动或紧急阈值和结果表18115.9　其他系统需求18115.10　支持需求18115.11　总结思考181第16章　DQAF测量类型的各方面18216.1　目的18216.2　DQAF的各方面18316.3　本章的组织结构18316.4　测量类型#1：数据集的完备性—元数据和参照数据的充分性18516.5　测量类型#2：一个字段内的格式一致性18716.6　测量类型#3：跨表的格式一致性18816.7　测量类型#4：一个字段内默认值使用的一致性18916.8　测量类型#5：跨表的默认值使用的一致性18916.9　测量类型#6：用于处理的数据的交付及时性19016.10　测量类型#7：数据集的完备性—对于处理的可用性19216.11　测量类型#8：数据集的完备性—记录数与控制记录相比19316.12　测量类型#9：数据集的完整性—汇总数额字段数据19416.13　测量类型#10：数据集的完备性—将大小与过去的大小作比较19516.14　测量类型#11：记录的完备性—长度19616.15　测量类型#12：字段的完备性—不可为空的字段19716.16　测量类型#13：数据集的完整性—重复数据删除19816.17　测量类型#14：数据集的完整性—重复记录的合理性检查19916.18　测量类型#15：字段内容的完备性—来自数据源的默认值20016.19　测量类型#16：基于日期标准的数据集的完备性20216.20　测量类型#17：基于日期标准的数据集的合理性20316.21　测量类型#18：字段内容的完备性—接收到的数据丢失要处理的关键字段20416.22　测量类型#19：数据集的完备性—经过一个流程的记录数的平衡20516.23　测量类型#20：数据集的完备性—拒绝记录的理由20616.24　测量类型#21：经过一个流程的数据集的完备性—输入与输出的比率20716.25　测量类型#22：经过一个流程的数据集的完备性—数额字段的平衡20816.26　测量类型#23：字段内容的完备性—汇总的数额字段的比率20916.27　测量类型#24：字段内容的完备性—推导的默认值21116.28　测量类型#25：数据处理用时21216.29　测量类型#26：供访问的数据的及时可用性21416.30　测量类型#27：有效性检查，单字段，详细结果21516.31　测量类型#28：有效性检查，卷积汇总21816.32　测量类型#29：有效性检查，表内多列，详细结果21916.33　测量类型#30：一致性列剖析22116.34　测量类型#31：数据集内容的一致性，所表示的实体的不重复计数和记录数比率22316.35　测量类型#32：数据集内容的一致性，两个所表示的实体的不重复计数的比率22516.36　测量类型#33：一致性多列剖析22616.37　测量类型#34：表内时序与业务规则的一致性22916.38　测量类型#35：用时（小时、天、月等）一致性22916.39　测量类型#36：数额字段跨二级字段计算结果的一致性23116.40　测量类型#37：按聚合日期汇总的记录数的一致性23316.41　测量类型#38：按聚合日期汇总的数额字段数据的一致性23516.42　测量类型#39：父/子参照完整性23616.43　测量类型#40：子/父参照完整性23716.44　测量类型#41：有效性检查，跨表，详细结果23816.45　测量类型#42：跨表多列剖析一致性23916.46　测量类型#43：跨表的时序与业务规则的一致性24016.47　测量类型#44：跨表数额列计算结果的一致性24116.48　测量类型#45：按聚合日期汇总的跨表数额列的一致性24116.49　测量类型#46：与外部基准比较的一致性24216.50　测量类型#47：数据集的完备性—针对特定目的的总体充分性24316.51　测量类型#48：数据集的完备性—测量和控制的总体充分性24416.52　总结思考：了解你的数据245术语表246参考文献255

内容提要

---

本书分为六部分，共16章。部分（第1～4章）讨论对数据质量和数据管理意义重大的一组术语，涉及数据的扩展定义、符号性功能、与数据和数据管理相关的角色、与数据管理相关的概念以及数据质量维度的概念。第二部分（第5章和第6章）描述创建DQAF的原因，概括框架的假设、定义和管理思路，并给出48种测量类型的简短描述。第三部分（第7～9章）阐释数据评估方案，涉及数据评估的目标与输入、如何剖析数据、测量与数据质量改进项目的关系以及将持续测量用于维持数据质量的一般原则。第四部分（第10章和第11章）展示DQAF类别如何用于编制数据质量的需求，以便指定数据质量的联机测量、控制和定期测量。第五部分（第12章和第13章）讨论定义数据质量战略的环境和方法，涉及数据质量战略的概念与总体策略，还讨论建立组织的数据质量战略的12个指令。第六部分（第14～16章）详细讨论DQAF的框架，涉及联机测量中如何收集与计算原始测量数据，如何产生测量结果，以及DQAF测量逻辑数据模型的测量类型共有的功能。

目录

---

目　　录序言致谢作者简介概述1部分　概念和定义第1章　数据131.1　目的131.2　数据131.3　数据表示141.4　数据事实201.5　数据作为产品201.6　数据作为分析的输入211.7　数据和期望211.8　信息221.9　总结思考23第2章　数据、人员和系统252.1　目的252.2　企业或组织252.3　IT与业务262.4　数据生产者272.5　数据消费者272.6　数据代理272.7　数据管家和数据管家工作282.8　数据所有者282.9　数据所有权和数据治理 292.10　IT，业务和数据所有者，版292.11　数据质量项目组302.12　利益相关者312.13　系统和系统设计312.14　总结思考32第3章　数据管理、模型和元数据333.1　目的333.2　数据管理333.3　数据库、数据仓库、数据资产和数据集343.4　源系统、目标系统和记录系统353.5　数据模型353.6　数据模型的类型363.7　数据的物理特征373.8　元数据383.9　元数据是显性知识403.10　数据链和信息生命周期413.11　数据谱系和数据出处413.12　总结思考42第4章　数据质量和测量434.1　目的434.2　数据质量434.3　数据质量维度444.4　测量454.5　测量数据464.6　数据质量测量和业务/IT鸿沟474.7　有效测量的特点 484.8　数据质量评估494.9　数据质量维度，DQAF测量类型，特定的数据质量指标504.10　数据剖析514.11　数据质量问题和数据管理问题524.12　合理性检查524.13　数据质量阈值524.14　过程控制544.15　联机数据质量的测量和监控544.16　总结思考55第二部分　DQAF的概念和测量类型第5章　数据质量评估框架概念585.1　目的585.2　DQAF解决的问题585.3　数据质量期望和数据管理595.4　DQAF的范围605.5　DQAF质量维度625.6　定义DQAF测量类型645.7　元数据的要求645.8　测量和评估分类的对象655.9　测量的功能：收集、计算、比较675.10　总结思考68第6章　DQAF测量类型696.1　目的696.2　数据模型的一致性696.3　保证正确接收用于处理的数据696.4　检查接收到的数据的状况706.5　评估数据处理的结果716.6　评估数据内容的有效性726.7　评估数据内容的一致性 736.8　对放置联机测量的注释756.9　跨表内容完整性定期测量766.10　评估整体数据库内容776.11　评估控制和测量786.12　测量类型：综合清单786.13　总结思考82第三部分　数据评估方案第7章　初步数据评估867.1　目的867.2　初步评估877.3　初步评估的输入877.4　数据预期877.5　数据剖析877.6　列属性剖析 897.7　结构剖析927.8　剖析现有数据资产967.9　从剖析到评估967.10　初步评估的可交付成果967.11　总结思考97第8章　数据质量改进项目评估988.1　目的988.2　数据质量改进工作988.3　改进项目中的测量98第9章　持续测量1019.1　目的1019.2　适于持续测量的情况1019.3　示例：医疗保健数据1039.4　持续测量的输入1049.5　重要性和风险1069.6　自动化1069.7　控制1069.8　定期测量 1079.9　持续测量的交付成果1089.10　联机与定期测量的对比1089.11　总结思考110第四部分　将DQAF运用到数据需求中第10章　需求、风险和重要性11410.1　目的11410.2　业务需求11410.3　数据质量需求和期望的数据特征11610.4　数据质量需求和数据风险11810.5　影响数据重要性的因素11910.6　指定数据质量指标12010.7　总结思考127第11章　提问12811.1　目的12811.2　提问12811.3　了解项目12911.4　了解源系统13011.5　数据消费者的需求13211.6　数据的状况13311.7　数据模型、转换规则和系统设计13411.8　测量规范过程13411.9　总结思考137第五部分　数据质量战略第12章　数据质量战略14012.1　目的14012.2　战略的概念14012.3　系统战略、数据战略和数据质量战略14112.4　数据质量战略和数据治理14212.5　信息生命周期中的决策点14312.6　数据质量战略一般注意事项14412.7　总结思考145第13章　数据质量战略的指令14613.1　目的14613.2　指令1：获得管理层对数据质量的承诺14813.3　指令2：把数据作为资产14913.4　指令3：应用资源来注重质量15013.5　指令4：建立数据的显性知识15113.6　指令5：把数据作为可测量和改进的流程的一个产品15213.7　指令6：认识到质量是由数据使用者定义的15313.8　指令7：解决造成数据问题的根本原因15413.9　指令8：测量数据质量，监控关键数据15613.10　指令9：保持数据生产者对自己的数据质量（和有关该数据的知识）负责15813.11　指令10：为数据使用者提供所需的数据使用知识15813.12　指令11：数据需要和用途将演进—为演进作规划15913.13　指令12：数据质量了数据本身—构建注重质量的文化16013.14　总结思考：使用现状评估161第六部分　DQAF详解第14章　测量功能：收集、计算、比较16514.1　目的16514.2　测量功能：收集、计算、比较16514.3　收集原始测量数据16614.4　计算测量数据16714.5　将测量结果与过去的历史结果比较16814.6　统计16814.7　控制图：统计过程控制的主要手段17214.8　DQAF和统计过程控制17214.9　总结思考173第15章　DQAF测量逻辑模型的功能17415.1　目的17415.2　指标定义表和测量结果表17415.3　可选字段17615.4　分母字段17715.5　自动阈值 17915.6　手动阈值18015.7　紧急阈值18015.8　手动或紧急阈值和结果表18115.9　其他系统需求18115.10　支持需求18115.11　总结思考181第16章　DQAF测量类型的各方面18216.1　目的18216.2　DQAF的各方面18316.3　本章的组织结构18316.4　测量类型#1：数据集的完备性—元数据和参照数据的充分性18516.5　测量类型#2：一个字段内的格式一致性18716.6　测量类型#3：跨表的格式一致性18816.7　测量类型#4：一个字段内默认值使用的一致性18916.8　测量类型#5：跨表的默认值使用的一致性18916.9　测量类型#6：用于处理的数据的交付及时性19016.10　测量类型#7：数据集的完备性—对于处理的可用性19216.11　测量类型#8：数据集的完备性—记录数与控制记录相比19316.12　测量类型#9：数据集的完整性—汇总数额字段数据19416.13　测量类型#10：数据集的完备性—将大小与过去的大小作比较19516.14　测量类型#11：记录的完备性—长度19616.15　测量类型#12：字段的完备性—不可为空的字段19716.16　测量类型#13：数据集的完整性—重复数据删除19816.17　测量类型#14：数据集的完整性—重复记录的合理性检查19916.18　测量类型#15：字段内容的完备性—来自数据源的默认值20016.19　测量类型#16：基于日期标准的数据集的完备性20216.20　测量类型#17：基于日期标准的数据集的合理性20316.21　测量类型#18：字段内容的完备性—接收到的数据丢失要处理的关键字段20416.22　测量类型#19：数据集的完备性—经过一个流程的记录数的平衡20516.23　测量类型#20：数据集的完备性—拒绝记录的理由20616.24　测量类型#21：经过一个流程的数据集的完备性—输入与输出的比率20716.25　测量类型#22：经过一个流程的数据集的完备性—数额字段的平衡20816.26　测量类型#23：字段内容的完备性—汇总的数额字段的比率20916.27　测量类型#24：字段内容的完备性—推导的默认值21116.28　测量类型#25：数据处理用时21216.29　测量类型#26：供访问的数据的及时可用性21416.30　测量类型#27：有效性检查，单字段，详细结果21516.31　测量类型#28：有效性检查，卷积汇总21816.32　测量类型#29：有效性检查，表内多列，详细结果21916.33　测量类型#30：一致性列剖析22116.34　测量类型#31：数据集内容的一致性，所表示的实体的不重复计数和记录数比率22316.35　测量类型#32：数据集内容的一致性，两个所表示的实体的不重复计数的比率22516.36　测量类型#33：一致性多列剖析22616.37　测量类型#34：表内时序与业务规则的一致性22916.38　测量类型#35：用时（小时、天、月等）一致性22916.39　测量类型#36：数额字段跨二级字段计算结果的一致性23116.40　测量类型#37：按聚合日期汇总的记录数的一致性23316.41　测量类型#38：按聚合日期汇总的数额字段数据的一致性23516.42　测量类型#39：父/子参照完整性23616.43　测量类型#40：子/父参照完整性23716.44　测量类型#41：有效性检查，跨表，详细结果23816.45　测量类型#42：跨表多列剖析一致性23916.46　测量类型#43：跨表的时序与业务规则的一致性24016.47　测量类型#44：跨表数额列计算结果的一致性24116.48　测量类型#45：按聚合日期汇总的跨表数额列的一致性24116.49　测量类型#46：与外部基准比较的一致性24216.50　测量类型#47：数据集的完备性—针对特定目的的总体充分性24316.51　测量类型#48：数据集的完备性—测量和控制的总体充分性24416.52　总结思考：了解你的数据245术语表246参考文献255

作者介绍

---

作 者 简 介劳拉·塞巴斯蒂安-科尔曼（Laura Sebastian-Coleman），Optum Insight公司数据质量架构师，自2003年以来，一直在大型医疗保健数据仓库从事数据质量方面的工作。Optum Insight专门通过提供分析、技术和咨询服务来改善医疗保健系统的绩效。劳拉已实现数据质量指标和报表，发起并推动Optum Insight的数据质量社区，促进数据消费者的培训项目，并领导建立数据标准和管理元数据的工作。2009年，她带领一队来自Optum和UnitedHealth集团的分析师，研发了初的数据质量评估框架（DQAF），这是本书的基础。 作为一名活跃的专业人士，劳拉曾在麻省理工学院的信息质量会议、信息和数据质量国际协会（IAIDQ）以及数据治理组织（DGO）主办的会议上发表论文。在2009年与2010年，她曾担任IAIDQ会员服务总监。 加入Optum Insight公司之前，劳拉在商业保险行业从事了八年的内部通信和信息技术工作。她拥有IAIDQ颁发的IQCP（信息质量认证专家）证书，这是麻省理工学院的信息质量领域的一种证书，她在富兰克林和马歇尔学院取得了英语和历史学士学位，并在罗切斯特大学（纽约州）取得了英国文学博士学位。

文摘

---

序言

---

《数据质量的持续优化：从测量到卓越》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、战略规划乃至日常运营的基石。然而，数据的价值绝非其数量所能简单衡量，其内在的“质量”才是决定数据效能的关键。一本名为《数据质量的测量与持续改进》的书籍，深入探讨了如何科学地评估和系统性地提升数据质量，从而赋能组织实现数据驱动的卓越。 本书的核心观点在于，数据质量并非一蹴而就的终点，而是一个动态的、需要持续投入和优化的过程。作者首先为读者构建了一个清晰的“数据质量”框架。这不仅仅是对数据准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等传统维度的罗列，更是将这些维度置于具体的业务场景下进行解读。例如，一项销售数据，其“准确性”可能意味着销售额与实际收款相符；“完整性”则要求每笔交易都包含所有必要的字段，如客户信息、商品详情、交易时间等；“一致性”则要求在不同系统中，同一笔交易的数据描述应保持一致；“及时性”关乎数据更新的频率是否满足业务需求；而“有效性”则在于数据是否符合预设的业务规则和标准。作者强调，理解这些维度如何映射到具体的业务价值，是进行有效数据质量测量的前提。 接着，本书着墨于“数据质量测量”的方法论。作者介绍了多种实用的测量技术和工具。这包括但不限于：数据剖析（Data Profiling）工具的使用，通过自动化分析来识别数据中的异常值、缺失值、重复项以及格式不符等问题；数据抽样（Data Sampling）技术，在保证统计学意义的准确性前提下，以更高效的方式评估大规模数据集的质量；以及专家评估（Expert Review）和用户反馈（User Feedback）等定性方法，它们能够捕捉到定量指标难以触及的业务语境下的数据质量问题。作者深入浅出地讲解了如何设计有效的测量方案，如何设定合理的质量阈值，以及如何将测量结果转化为可操作的改进计划。特别值得一提的是，本书对数据质量度量指标（Data Quality Metrics）的选取和应用进行了详尽的阐述。它指导读者如何根据业务目标，选择最能反映数据质量对业务影响的指标，并如何持续跟踪这些指标的变化趋势，从而量化改进的效果。 然而，测量仅仅是第一步。本书的精髓在于其对“持续改进”的系统性阐述。作者认为，孤立的数据清洗活动往往难以带来长远的改变。因此，本书提出了一套完整的、融入业务流程的数据质量管理体系。这包括： 1. 数据治理（Data Governance）的基石作用： 作者强调，数据治理是数据质量持续改进的顶层设计。一个健全的数据治理框架，能够明确数据的权责、定义数据标准、规范数据生命周期管理，从源头上防止不合格数据的产生。本书详细阐述了数据所有者（Data Owners）、数据管理员（Data Stewards）的角色与职责，以及如何建立有效的沟通与协作机制，确保数据质量责任落实到位。 2. 数据质量的预防与纠正： 在明确了数据质量标准之后，本书指导读者如何构建“预防”机制。这包括在数据采集、输入、整合等各个环节嵌入数据质量检查点，利用技术手段（如校验规则、数据转换逻辑）来防止不合规数据进入系统。同时，本书也提供了多种“纠正”策略，从批量数据清洗到实时数据修复，以及如何构建数据质量问题跟踪和解决的闭环流程。 3. 数据质量文化（Data Quality Culture）的培育： 作者深刻认识到，技术和流程的有效性最终依赖于组织内部的文化。本书探讨了如何通过培训、沟通和激励，让每一位员工都意识到数据质量的重要性，并将其视为自身工作的一部分。它鼓励建立一种“人人为数据质量负责”的氛围，让数据质量的意识渗透到组织的每一个角落。 4. 数据质量的自动化与智能化： 随着技术的发展，自动化和智能化在数据质量管理中的作用日益凸显。本书介绍了一些先进的数据质量工具和平台，它们能够自动化数据剖析、监控、报告和部分纠正任务，极大地提高了数据质量管理的效率。此外，作者还探讨了如何利用机器学习和人工智能技术，来更智能地识别复杂的数据质量问题，预测潜在的数据质量风险，并优化改进策略。 5. 数据质量与业务价值的联动： 本书并非孤立地讨论数据质量技术，而是将其紧密地与业务成果联系起来。作者通过丰富的案例研究，展示了提升数据质量如何直接或间接地为企业带来价值，例如：提高营销活动的精准度，降低运营成本，改善客户体验，做出更明智的战略决策，以及满足日益严格的合规性要求。本书帮助读者理解，数据质量的投入，最终将转化为实实在在的商业回报。 6. 数据质量的度量与反馈循环： 持续改进的核心在于“反馈”。本书详细阐述了如何建立一个有效的数据质量度量和反馈循环。这意味着不仅仅是周期性的报告，更要将数据质量指标的变化与业务部门的绩效挂钩，定期回顾改进措施的有效性，并根据反馈调整优化策略。这种持续的度量、分析、改进和反馈，确保了数据质量的提升能够与时俱进，并始终服务于不断变化的业务需求。 本书的结构清晰，逻辑严谨，语言生动。它既有理论高度，又不乏实践指导。作者避免了空泛的理论探讨，而是聚焦于可落地、可操作的解决方案。无论是数据分析师、数据工程师、业务决策者，还是IT管理人员，都能从中找到有价值的启示和实用的工具。 总而言之，《数据质量的持续优化：从测量到卓越》是一本指导性极强的著作。它不仅为读者提供了一个关于数据质量的全面认知框架，更指明了一条通往卓越数据质量的切实可行的道路。通过学习本书，组织将能够系统性地提升其数据的可靠性和有效性，从而在日益激烈的竞争环境中，真正发挥数据的最大潜能，实现可持续的业务增长和创新。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据科学家，我见过太多因为数据质量问题而导致的研究结论偏差，甚至项目失败的案例。在日常工作中，我们花费了大量的时间去清洗和验证数据，但很多时候，这只是杯水车薪。我一直认为，数据质量的管理应该是一个主动的、前置的环节，而不是被动地应对。这本书的标题“数据质量测量的持续改进”恰好击中了我的痛点。我希望书中能够深入探讨如何构建一个主动的数据质量管理体系，如何在整个数据生命周期中嵌入质量保障机制。特别是关于“测量”的部分，我希望能看到一些先进的、量化的数据质量评估方法，能够帮助我们更科学、更全面地理解数据的健康状况。同时，我对“持续改进”的理念非常认同，因为数据环境和业务需求都在不断变化，数据质量的管理也必须与时俱进。我期待书中能够提供一些关于如何建立反馈机制、持续优化数据质量策略的宝贵经验，甚至是一些成功的案例分析，来印证这些方法的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，简洁而富有现代感，主色调的运用显得专业而沉静，恰好是我在寻找的那种能够快速进入主题的视觉引导。我本身从事IT运维领域，工作中经常会接触到大量的数据，而数据的准确性和可靠性直接影响着我们决策的效率和质量。在一次行业研讨会上，我偶然听说了这本书，当时就对“持续改进”这个词印象深刻。我知道，在很多技术领域，一次性的解决方案往往难以应对日新月异的变化，数据质量的管理更是如此。它不是一个终点，而是一个动态的过程，需要不断地评估、优化和迭代。我非常好奇书中是如何阐述这种持续改进的机制的，是否能提供一套系统的框架，指导我如何在日常工作中落地这些方法。尤其是在数据孤岛严重、数据源头多样的情况下，如何建立一个高效的数据质量监控和反馈闭环，避免重复劳动，提升整体的数据治理水平，是我非常关注的。这本书的标题让我对它寄予了厚望，希望它能够提供一些切实可行、有启发性的思路，帮助我提升数据质量管理的能力，从而更好地服务于业务发展。

评分☆☆☆☆☆

我是一位初入数据分析行业的新人，对于数据的重要性有着深刻的理解，但也深知数据质量的参差不齐带来的挑战。在学习和实践的过程中，我经常会遇到数据不一致、缺失值过多、格式错误等问题，这些都极大地阻碍了我的分析进程。我一直在寻找一本能够系统性地讲解数据质量管理，并且能够循序渐进地引导我掌握相关技能的书籍。这本书的出现，在我看来，就像是为我指明了方向。我特别希望能从书中了解到，如何从源头上识别和预防数据质量问题，而不仅仅是事后补救。同时，我也对书中关于“测量”的部分充满期待。如何有效地衡量数据质量，采用哪些指标，以及如何解读这些指标，对我来说至关重要。我希望这本书能够提供一些实用的工具和方法论，让我能够建立起一套属于自己的数据质量评估体系，并且能够真正地将这些评估结果转化为改进的动力，而不是停留在数字层面。我渴望这本书能帮助我打下坚实的数据质量基础，为我未来的职业发展添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对技术理论有浓厚兴趣的图书爱好者，虽然我并非直接从事数据相关的工作，但我深信数据在当今社会的重要性。我喜欢通过阅读来拓宽自己的视野，理解不同领域的核心概念和发展趋势。这本书的标题，尤其是“测量”和“持续改进”这两个词，让我觉得它探讨的是一个非常根本且重要的议题。我很好奇，数据质量是如何被“测量”的？是否存在一套标准化的方法论？而“持续改进”则暗示着一个动态的过程，这让我联想到许多工程学和管理学中的经典理论。我希望这本书能够深入浅出地解释这些概念，即使对于非技术背景的读者，也能理解数据质量的重要性以及如何对其进行有效的管理。我期待书中能够提供一些理论性的框架，帮助我理解数据质量在整个信息系统中的地位，以及如何通过不断的优化来提升数据的价值。这本书对我来说，更像是一次对现代信息社会底层逻辑的探索。

评分☆☆☆☆☆

我最近在为我们公司的数据治理项目寻找参考资料，我们面临的最大挑战是如何在保证效率的同时，提升数据的可用性和可靠性。许多现有的数据质量工具侧重于技术实现，但往往忽略了管理和流程上的优化。这本书的标题“数据质量测量的持续改进”给了我很大的启发，它强调的是一种战略性的视角，而非单纯的技术操作。我特别希望书中能够深入探讨如何将数据质量的测量与业务目标紧密结合，确保我们所做的改进能够真正地为业务带来价值。同时，对于“持续改进”的理念，我希望书中能够提供一些关于如何建立有效的反馈回路，如何推动跨部门协作，以及如何量化改进效果的实践经验。我非常期待这本书能够为我们提供一套成熟的方法论，帮助我们构建一个能够自我演进、不断提升的数据质量管理体系，从而解决我们在数据治理过程中遇到的实际问题。