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

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[美] 劳拉·塞巴斯蒂安-科尔曼 著，卢涛 译

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

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111532392

版次：1

商品编码：11917133

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：260

内容简介

　　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。

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。

目录

序言
致谢
作者简介
概述1
第一部分　概念和定义
第1章　数据13
1.1　目的13
1.2　数据13
1.3　数据表示14
1.4　数据事实20
1.5　数据作为产品20
1.6　数据作为分析的输入21
1.7　数据和期望21
1.8　信息22
1.9　总结思考23
第2章　数据、人员和系统25
2.1　目的25
2.2　企业或组织25
2.3　IT与业务26
2.4　数据生产者27
2.5　数据消费者27
2.6　数据代理27
2.7　数据管家和数据管家工作28
2.8　数据所有者28
2.9　数据所有权和数据治理 29
2.10　IT，业务和数据所有者，终极版29
2.11　数据质量项目组30
2.12　利益相关者31
2.13　系统和系统设计31
2.14　总结思考32
第3章　数据管理、模型和元数据33
3.1　目的33
3.2　数据管理33
3.3　数据库、数据仓库、数据资产和数据集34
3.4　源系统、目标系统和记录系统35
3.5　数据模型35
3.6　数据模型的类型36
3.7　数据的物理特征37
3.8　元数据38
3.9　元数据是显性知识40
3.10　数据链和信息生命周期41
3.11　数据谱系和数据出处41
3.12　总结思考42
第4章　数据质量和测量43
4.1　目的43
4.2　数据质量43
4.3　数据质量维度44
4.4　测量45
4.5　测量数据46
4.6　数据质量测量和业务/IT鸿沟47
4.7　有效测量的特点 48
4.8　数据质量评估49
4.9　数据质量维度，DQAF测量类型，特定的数据质量指标50
4.10　数据剖析51
4.11　数据质量问题和数据管理问题52
4.12　合理性检查52
4.13　数据质量阈值52
4.14　过程控制54
4.15　联机数据质量的测量和监控54
4.16　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58
5.1　目的58
5.2　DQAF解决的问题58
5.3　数据质量期望和数据管理59
5.4　DQAF的范围60
5.5　DQAF质量维度62
5.6　定义DQAF测量类型64
5.7　元数据的要求64
5.8　测量和评估分类的对象65
5.9　测量的功能：收集、计算、比较67
5.10　总结思考68
第6章　DQAF测量类型69
6.1　目的69
6.2　数据模型的一致性69
6.3　保证正确接收用于处理的数据69
6.4　检查接收到的数据的状况70
6.5　评估数据处理的结果71
6.6　评估数据内容的有效性72
6.7　评估数据内容的一致性 73
6.8　对放置联机测量的注释75
6.9　跨表内容完整性定期测量76
6.10　评估整体数据库内容77
6.11　评估控制和测量78
6.12　测量类型：综合清单78
6.13　总结思考82
第三部分　数据评估方案
第7章　初步数据评估86
7.1　目的86
7.2　初步评估87
7.3　初步评估的输入87
7.4　数据预期87
7.5　数据剖析87
7.6　列属性剖析 89
7.7　结构剖析92
7.8　剖析现有数据资产96
7.9　从剖析到评估96
7.10　初步评估的可交付成果96
7.11　总结思考97
第8章　数据质量改进项目评估98
8.1　目的98
8.2　数据质量改进工作98
8.3　改进项目中的测量98
第9章　持续测量101
9.1　目的101
9.2　适于持续测量的情况101
9.3　示例：医疗保健数据103
9.4　持续测量的输入104
9.5　重要性和风险106
9.6　自动化106
9.7　控制106
9.8　定期测量 107
9.9　持续测量的交付成果108
9.10　联机与定期测量的对比108
9.11　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114
10.1　目的114
10.2　业务需求114
10.3　数据质量需求和期望的数据特征116
10.4　数据质量需求和数据风险118
10.5　影响数据重要性的因素119
10.6　指定数据质量指标120
10.7　总结思考127
第11章　提问128
11.1　目的128
11.2　提问128
11.3　了解项目129
11.4　了解源系统130
11.5　数据消费者的需求132
11.6　数据的状况133
11.7　数据模型、转换规则和系统设计134
11.8　测量规范过程134
11.9　总结思考137
第五部分　数据质量战略
第12章　数据质量战略140
12.1　目的140
12.2　战略的概念140
12.3　系统战略、数据战略和数据质量战略141
12.4　数据质量战略和数据治理142
12.5　信息生命周期中的决策点143
12.6　数据质量战略一般注意事项144
12.7　总结思考145
第13章　数据质量战略的指令146
13.1　目的146
13.2　指令1：获得管理层对数据质量的承诺148
13.3　指令2：把数据作为资产149
13.4　指令3：应用资源来注重质量150
13.5　指令4：建立数据的显性知识151
13.6　指令5：把数据作为可测量和改进的流程的一个产品152
13.7　指令6：认识到质量是由数据使用者定义的153
13.8　指令7：解决造成数据问题的根本原因154
13.9　指令8：测量数据质量，监控关键数据156
13.10　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158
13.11　指令10：为数据使用者提供所需的数据使用知识158
13.12　指令11：数据需要和用途将演进—为演进作规划159
13.13　指令12：数据质量超越了数据本身—构建注重质量的文化160
13.14　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165
14.1　目的165
14.2　测量功能：收集、计算、比较165
14.3　收集原始测量数据166
14.4　计算测量数据167
14.5　将测量结果与过去的历史结果比较168
14.6　统计168
14.7　控制图：统计过程控制的主要手段172
14.8　DQAF和统计过程控制172
14.9　总结思考173
第15章　DQAF测量逻辑模型的功能174
15.1　目的174
15.2　指标定义表和测量结果表174
15.3　可选字段176
15.4　分母字段177
15.5　自动阈值 179
15.6　手动阈值180
15.7　紧急阈值180
15.8　手动或紧急阈值和结果表181
15.9　其他系统需求181
15.10　支持需求181
15.11　总结思考181
第16章　DQAF测量类型的各方面182
16.1　目的182
16.2　DQAF的各方面183
16.3　本章的组织结构183
16.4　测量类型#1：数据集的完备性—元数据和参照数据的充分性185
16.5　测量类型#2：一个字段内的格式一致性187
16.6　测量类型#3：跨表的格式一致性188
16.7　测量类型#4：一个字段内默认值使用的一致性189
16.8　测量类型#5：跨表的默认值使用的一致性189
16.9　测量类型#6：用于处理的数据的交付及时性190
16.10　测量类型#7：数据集的完备性—对于处理的可用性192
16.11　测量类型#8：数据集的完备性—记录数与控制记录相比193
16.12　测量类型#9：数据集的完整性—汇总数额字段数据194
16.13　测量类型#10：数据集的完备性—将大小与过去的大小作比较195
16.14　测量类型#11：记录的完备性—长度196
16.15　测量类型#12：字段的完备性—不可为空的字段197
16.16　测量类型#13：数据集的完整性—重复数据删除198
16.17　测量类型#14：数据集的完整性—重复记录的合理性检查199
16.18　测量类型#15：字段内容的完备性—来自数据源的默认值200
16.19　测量类型#16：基于日期标准的数据集的完备性202
16.20　测量类型#17：基于日期标准的数据集的合理性203
16.21　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204
16.22　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205
16.23　测量类型#20：数据集的完备性—拒绝记录的理由206
16.24　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207
16.25　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208
16.26　测量类型#23：字段内容的完备性—汇总的数额字段的比率209
16.27　测量类型#24：字段内容的完备性—推导的默认值211
16.28　测量类型#25：数据处理用时212
16.29　测量类型#26：供访问的数据的及时可用性214
16.30　测量类型#27：有效性检查，单字段，详细结果215
16.31　测量类型#28：有效性检查，卷积汇总218
16.32　测量类型#29：有效性检查，表内多列，详细结果219
16.33　测量类型#30：一致性列剖析221
16.34　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223
16.35　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225
16.36　测量类型#33：一致性多列剖析226
16.37　测量类型#34：表内时序与业务规则的一致性229
16.38　测量类型#35：用时（小时、天、月等）一致性229
16.39　测量类型#36：数额字段跨二级字段计算结果的一致性231
16.40　测量类型#37：按聚合日期汇总的记录数的一致性233
16.41　测量类型#38：按聚合日期汇总的数额字段数据的一致性235
16.42　测量类型#39：父/子参照完整性236
16.43　测量类型#40：子/父参照完整性237
16.44　测量类型#41：有效性检查，跨表，详细结果238
16.45　测量类型#42：跨表多列剖析一致性239
16.46　测量类型#43：跨表的时序与业务规则的一致性240
16.47　测量类型#44：跨表数额列计算结果的一致性241
16.48　测量类型#45：按聚合日期汇总的跨表数额列的一致性241
16.49　测量类型#46：与外部基准比较的一致性242
16.50　测量类型#47：数据集的完备性—针对特定目的的总体充分性243
16.51　测量类型#48：数据集的完备性—测量和控制的总体充分性244
16.52　总结思考：了解你的数据245
术语表246
参考文献255

前言/序言

《数据质量测量的持续改进》：拨开迷雾，驾驭数据价值的深度解析 在信息爆炸的时代，数据已成为企业生存与发展的核心驱动力。然而，海量的数据并非都能转化为有价值的洞察。数据的质量，直接决定了其潜在价值的释放程度，以及决策的可靠性。一个组织若想在激烈的市场竞争中脱颖而出，必然需要建立一套高效、科学且持续优化的数据质量管理体系。《数据质量测量的持续改进》一书，正是为应对这一挑战而生，它将带领读者深入探索数据质量测量的奥秘，构建一套行之有效的持续改进框架，最终实现数据价值的最大化。 本书并非泛泛而谈的理论堆砌，而是基于丰富的实践经验，系统性地阐述了数据质量测量的核心理念、关键方法以及实施路径。其核心目标在于帮助读者理解，数据质量并非一蹴而就的终点，而是一个动态的、需要不断迭代和优化的过程。通过本书的学习，您将能够清晰地认识到，为何在数字化转型的浪潮中，对数据质量的精益求精变得尤为重要，它如何直接影响到业务决策的准确性、运营效率的提升、客户体验的优化，乃至创新能力的激发。 第一部分：数据质量的基石——理解与定义 在展开具体的测量与改进策略之前，本书首先为读者构建了坚实的数据质量认知基础。 数据质量的本质与价值： 本章将深入探讨数据质量不仅仅是“准确”或“完整”，而是一个多维度、多层次的概念。我们将解析数据质量的各个关键维度，例如： 准确性 (Accuracy)： 数据是否真实地反映了客观世界？例如，客户的联系方式是否有效？ 完整性 (Completeness)： 数据记录是否包含了所有必要的信息？例如，客户的订单记录是否缺少关键的支付信息？ 一致性 (Consistency)： 数据在不同系统、不同时间点是否保持一致？例如，同一客户在 CRM 系统和订单管理系统中的姓名是否完全相同？ 及时性 (Timeliness)： 数据是否在需要时可用？例如，销售报表是否能及时反映最新的销售业绩？ 唯一性 (Uniqueness)： 数据记录是否存在重复？例如，数据库中是否存在同一个客户的多个重复记录？ 有效性 (Validity)： 数据是否符合预定义的格式、规则和约束？例如，邮箱地址是否符合标准的格式？ 可理解性 (Understandability)： 数据是否易于被人类和机器理解？例如，数据字段的命名是否清晰，是否存在歧义？ 可访问性 (Accessibility)： 授权用户是否能够方便地获取所需数据？ 安全性 (Security)： 数据是否得到了充分的保护，防止未经授权的访问和修改？ 合规性 (Compliance)： 数据是否符合相关的法律法规和行业标准？ 我们将通过生动的案例，阐述不同维度的数据质量问题可能带来的具体业务影响，帮助读者深刻体会到“垃圾进，垃圾出”的残酷现实，以及高质量数据对企业运营的决定性作用。 数据质量问题的根源剖析： 数据质量问题并非凭空产生，而是源于复杂的业务流程、技术系统以及人为因素。本章将深入挖掘这些根源，包括： 数据采集阶段： 输入错误、数据录入标准不统一、传感器故障等。 数据存储与传输阶段： 系统集成问题、数据丢失、传输错误、不同数据库之间的数据格式不兼容等。 数据处理与转换阶段： ETL (Extract, Transform, Load) 过程中的逻辑错误、数据清洗不彻底、数据转换规则不清晰等。 数据使用与应用阶段： 数据误解、不当使用、缺乏数据治理意识等。 组织与文化层面： 缺乏明确的数据责任人、数据治理流程不完善、跨部门沟通不畅、员工数据质量意识淡薄等。 通过对根源的深入分析，读者将能够从问题的源头上着手，避免“头痛医头，脚痛医脚”的低效方式。 第二部分：构建数据质量测量体系 理解了数据质量的重要性及其根源，本书将着重指导读者如何系统地进行数据质量的测量。 数据质量度量框架的设计： 本章将介绍如何构建一个灵活且可扩展的数据质量度量框架。这包括： 确定关键数据域： 识别对业务影响最大的数据资产，例如客户数据、产品数据、交易数据等。 定义关键数据质量指标 (KPIs)： 为每个关键数据域设定可量化、可衡量的数据质量指标。我们将提供一系列常见的数据质量指标模板，并指导读者如何根据自身业务需求进行定制。例如，针对客户数据，可以定义“客户记录完整性率”、“客户地址有效性率”、“重复客户记录比例”等。 设定目标值与阈值： 为每个 KPI 设定可接受的基线值和目标值，以及预警阈值，以便及时发现并响应数据质量问题。 建立数据质量规则： 定义具体的业务规则和技术规则，用于验证数据的准确性、一致性、有效性等。例如，“客户年龄不得小于0岁”、“订单金额必须大于0且小于100万”等。 数据质量测量技术与工具： 本章将深入探讨实现数据质量测量所需的各类技术和工具。 数据剖析 (Data Profiling)： 介绍如何利用数据剖析工具，对数据进行深入的分析，发现数据的模式、分布、空值、异常值、数据类型错误等，为数据质量规则的制定提供依据。 数据质量监控工具： 讲解如何利用自动化工具，定期或实时地对数据质量进行监控，生成数据质量报告，并通过仪表板进行可视化展示。 数据清洗与转换工具： 介绍常用的数据清洗和转换技术，包括去重、标准化、填充缺失值、纠正错误数据等。 数据血缘追踪 (Data Lineage)： 阐述数据血缘追踪的重要性，它可以帮助我们追溯数据的来源、转换过程和去向，从而更有效地定位和解决数据质量问题。 元数据管理： 强调元数据在数据质量测量中的关键作用，例如数据字典、业务术语表、数据模型等，它们为理解和评估数据质量提供了基础。 数据质量报告与可视化： 本章将指导读者如何有效地呈现数据质量测量结果。 构建数据质量仪表板： 设计直观、易懂的数据质量仪表板，实时展示关键数据质量指标的趋势、问题点和改进情况。 生成详细的数据质量报告： 编写面向不同受众（技术团队、业务部门、管理层）的数据质量报告，清晰地传达数据质量现状、风险和建议。 利用可视化技术： 探讨如何使用图表、趋势线、热力图等可视化技术，更形象地展示数据质量问题和改进效果。 第三部分：数据质量的持续改进 测量是基础，改进才是核心。本书将重点关注如何建立一个可持续的数据质量改进流程。 数据质量问题诊断与根源分析： 当数据质量报告显示存在问题时，如何进行深入的诊断？本章将提供一套系统性的诊断流程，包括： 问题复现与定位： 如何准确地复现和定位数据质量问题的发生源。 根本原因分析 (RCA)： 运用诸如“五问法”、“鱼骨图”等方法，深入挖掘导致数据质量问题的根本原因，而不仅仅是表面现象。 影响评估： 评估数据质量问题对业务造成的实际影响，包括潜在的损失、风险和机会成本。 数据质量改进策略与实施： 基于根本原因分析，本章将提供一系列可行的改进策略： 数据治理策略： 建立明确的数据所有权、数据标准、数据生命周期管理等数据治理框架，从源头上预防数据质量问题的发生。 流程优化： 优化数据采集、录入、处理、使用等各个环节的业务流程，减少人为错误和系统漏洞。 技术解决方案： 引入或优化数据校验、数据清洗、数据匹配、数据去重等技术，自动化解决重复性、模式性的数据质量问题。 人员培训与意识提升： 开展针对性的数据质量培训，提升全体员工的数据意识和责任感，将数据质量融入日常工作。 建立数据质量反馈机制： 建立通畅的数据质量问题反馈渠道，鼓励用户主动报告数据质量问题，并确保问题得到及时响应和处理。 建立数据质量改进的闭环管理： 数据质量改进并非一次性项目，而是一个持续优化的过程。本章将指导读者如何建立一个有效的闭环管理机制： 计划 (Plan)： 识别需要改进的数据质量领域，制定改进计划。 执行 (Do)： 实施改进措施。 检查 (Check)： 监控改进效果，测量新的数据质量指标。 行动 (Act)： 根据检查结果，对改进措施进行调整和优化，进入下一个循环。 我们将强调建立数据质量改进的度量体系，通过持续跟踪关键指标的变化，来评估改进措施的有效性，并根据实际情况进行迭代优化。 数据质量文化建设： 最终，数据质量的提升离不开组织内部文化的支撑。本章将探讨如何将数据质量意识渗透到组织的各个层面，形成一种“人人关注数据质量”的文化氛围。这包括： 高层领导的支持： 获得管理层的支持，将其视为战略重点。 跨部门协作： 建立有效的跨部门沟通与协作机制，共同解决数据质量问题。 激励与认可： 建立相应的激励机制，表彰在数据质量改进方面做出贡献的团队和个人。 将数据质量纳入绩效考核： 在适当的范围内，将数据质量作为部分岗位的绩效考核指标。 《数据质量测量的持续改进》一书，将通过理论与实践的深度结合，为读者提供一套系统、可行的数据质量管理方法论。它将帮助您： 深刻理解数据质量的价值及其对业务的影响。 掌握识别、测量和分析数据质量问题的科学方法。 构建一套量化、可执行的数据质量度量体系。 设计并实施有效的、针对性的数据质量改进策略。 建立数据质量持续改进的闭环管理机制。 最终，将数据质量的提升转化为业务增长的强大驱动力，在数字化时代赢得先机。 无论您是数据分析师、数据工程师、数据科学家，还是业务部门的管理者，抑或是企业决策者，《数据质量测量的持续改进》都将是您驾驭数据、释放数据价值的宝贵指南。它将帮助您拨开数据质量的迷雾，让数据真正成为您决策和创新的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书我前前后后读了好几遍，每次都有新的收获。初读的时候，就被书里那种严谨的逻辑和清晰的框架所吸引。它不是那种泛泛而谈的管理类书籍，而是真正深入到了“数据质量”这个核心问题。从一开始就点明了为什么数据质量至关重要，以及它对企业决策、运营效率乃至长远发展的影响。我特别喜欢书中对于“持续改进”的论述，它强调的不是一次性的数据清洗或标准制定，而是将数据质量管理融入日常工作流程，形成一种文化。书中列举了非常多具体的案例，这些案例不仅贴近实际，而且分析得入木三分。比如，书中关于如何建立数据质量监控指标的章节，我反复研读，并且尝试将其中的方法应用到我的工作当中。我发现，以往很多看似难以解决的数据问题，在书中找到了理论支持和实践指导。而且，作者在阐述过程中，始终保持着一种“授人以渔”的态度，而不是简单地罗列方法。他会详细解释每种方法的原理、适用场景以及可能遇到的挑战，帮助读者真正理解“为什么”这样做。这种深入浅出的讲解方式，让我这个非技术背景的读者也能轻松理解其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它不仅仅停留在“如何测量”的层面，而是更深入地探讨了“如何持续改进”这一核心命题。我被书中关于“数据质量的权衡与取舍”的讨论深深吸引。它并没有回避在实际操作中可能遇到的各种挑战，比如成本、资源、时间限制等，而是提供了一系列切实可行的建议，帮助读者在复杂环境中做出明智的决策。书中对于“数据治理与数据质量的协同作用”的论述，也给了我很大的启发。它让我明白，数据质量的提升并非孤立的事件，而是需要与整体的数据治理框架紧密结合，相互促进。作者通过大量的理论分析和案例佐证，清晰地勾勒出了数据治理的蓝图，并阐述了数据质量在其中的关键作用。这种全局性的视角，帮助我打破了以往局限的思考模式，让我能够从更宏观的层面去理解和推动数据质量相关的工作。这本书无疑是我在数据领域学习道路上的一座重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容就像一场精心设计的盛宴，每一道菜都充满了智慧和洞察力。我特别喜欢书中关于“数据质量风险管理”的章节，它不仅仅是停留在理论层面，而是提供了非常实用的风险识别、评估和应对策略。作者通过大量的案例分析，生动地展现了低数据质量可能带来的严重后果，比如误导决策、导致损失、损害声誉等等。这让我深刻认识到，数据质量并不仅仅是技术问题，更是战略和运营问题。书中提出的“预防为主，监测为辅”的理念，也给我留下了深刻的印象。它强调了在数据采集和处理的源头就应该建立严格的质量控制机制，而不是等到数据出现问题后再去亡羊补牢。这种前瞻性的思考方式，对于任何希望建立可持续数据质量管理体系的企业来说，都具有极其重要的指导意义。而且，作者的文笔流畅，条理清晰，即使是复杂的概念，也能被讲解得通俗易懂，这一点对于我这样需要快速掌握新知识的读者来说，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它彻底改变了我对“数据”的看法。以前总觉得数据就是一堆数字，枯燥乏味，而且似乎离我的工作很遥远。但这本书让我看到了数据的生命力，以及如何通过精细化的管理，让这些数据发挥出巨大的能量。书中关于数据质量测量方法的介绍，简直是一场及时雨。我一直以来都在为我们团队的数据一致性问题而烦恼，各种报表的数据总是对不上，领导也多次提出质疑。这本书提供了一套系统性的解决方案，从数据定义的规范化，到数据采集的准确性，再到数据存储的完整性，每个环节都给出了具体的建议和可操作的步骤。我尤其欣赏书中关于“数据质量指标体系构建”的部分，它不是简单地告诉我们应该测量什么，而是指导我们如何根据业务需求，量身定制最适合的指标。读到这里，我恍然大悟，很多时候我们之所以会陷入数据泥潭，正是因为缺乏一个清晰、有效的测量框架。这本书的出现，无疑为我指明了方向，也给了我解决问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

我曾长期困惑于如何将看似抽象的数据质量概念落地到实际工作中，直到我读到这本书。它如同黑暗中的一道曙光，为我指引了前进的方向。书中对“数据质量改进的周期性”的论述，让我眼前一亮。过去，我总以为数据质量的提升是一蹴而就的，但这本书让我明白，这需要一个持续迭代、不断优化的过程。它详细阐述了从数据质量评估、问题诊断、解决方案设计、实施与监控，到最终效果评估的完整闭环。这种系统化的方法论，让我看到了一条清晰可行的路径。我特别欣赏书中关于“数据质量文化建设”的讨论，它强调了不仅仅是技术工具和流程的改进，更重要的是要让组织内的所有成员都认识到数据质量的重要性，并积极参与到数据质量的维护和提升中来。这种从技术到管理的全面覆盖，使得这本书具有了极高的实践价值，也让我对如何推动团队乃至整个组织的数据质量工作，有了更深刻的理解和更坚定的信心。

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书还行，行货。待读！

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很不错? 讲解的很清楚 适合的朋友看

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最近在京东买的书，都给我质量差的，都是角有褶痕，还有明显的磨损

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好好好，非常实惠！

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很好，很不错

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好

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