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，盧濤 譯

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

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111532392

版次：1

商品編碼：11917133

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：260

內容簡介

　　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。

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。

目錄

序言
緻謝
作者簡介
概述1
第一部分　概念和定義
第1章　數據13
1.1　目的13
1.2　數據13
1.3　數據錶示14
1.4　數據事實20
1.5　數據作為産品20
1.6　數據作為分析的輸入21
1.7　數據和期望21
1.8　信息22
1.9　總結思考23
第2章　數據、人員和係統25
2.1　目的25
2.2　企業或組織25
2.3　IT與業務26
2.4　數據生産者27
2.5　數據消費者27
2.6　數據代理27
2.7　數據管傢和數據管傢工作28
2.8　數據所有者28
2.9　數據所有權和數據治理 29
2.10　IT，業務和數據所有者，終極版29
2.11　數據質量項目組30
2.12　利益相關者31
2.13　係統和係統設計31
2.14　總結思考32
第3章　數據管理、模型和元數據33
3.1　目的33
3.2　數據管理33
3.3　數據庫、數據倉庫、數據資産和數據集34
3.4　源係統、目標係統和記錄係統35
3.5　數據模型35
3.6　數據模型的類型36
3.7　數據的物理特徵37
3.8　元數據38
3.9　元數據是顯性知識40
3.10　數據鏈和信息生命周期41
3.11　數據譜係和數據齣處41
3.12　總結思考42
第4章　數據質量和測量43
4.1　目的43
4.2　數據質量43
4.3　數據質量維度44
4.4　測量45
4.5　測量數據46
4.6　數據質量測量和業務/IT鴻溝47
4.7　有效測量的特點 48
4.8　數據質量評估49
4.9　數據質量維度，DQAF測量類型，特定的數據質量指標50
4.10　數據剖析51
4.11　數據質量問題和數據管理問題52
4.12　閤理性檢查52
4.13　數據質量閾值52
4.14　過程控製54
4.15　聯機數據質量的測量和監控54
4.16　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58
5.1　目的58
5.2　DQAF解決的問題58
5.3　數據質量期望和數據管理59
5.4　DQAF的範圍60
5.5　DQAF質量維度62
5.6　定義DQAF測量類型64
5.7　元數據的要求64
5.8　測量和評估分類的對象65
5.9　測量的功能：收集、計算、比較67
5.10　總結思考68
第6章　DQAF測量類型69
6.1　目的69
6.2　數據模型的一緻性69
6.3　保證正確接收用於處理的數據69
6.4　檢查接收到的數據的狀況70
6.5　評估數據處理的結果71
6.6　評估數據內容的有效性72
6.7　評估數據內容的一緻性 73
6.8　對放置聯機測量的注釋75
6.9　跨錶內容完整性定期測量76
6.10　評估整體數據庫內容77
6.11　評估控製和測量78
6.12　測量類型：綜閤清單78
6.13　總結思考82
第三部分　數據評估方案
第7章　初步數據評估86
7.1　目的86
7.2　初步評估87
7.3　初步評估的輸入87
7.4　數據預期87
7.5　數據剖析87
7.6　列屬性剖析 89
7.7　結構剖析92
7.8　剖析現有數據資産96
7.9　從剖析到評估96
7.10　初步評估的可交付成果96
7.11　總結思考97
第8章　數據質量改進項目評估98
8.1　目的98
8.2　數據質量改進工作98
8.3　改進項目中的測量98
第9章　持續測量101
9.1　目的101
9.2　適於持續測量的情況101
9.3　示例：醫療保健數據103
9.4　持續測量的輸入104
9.5　重要性和風險106
9.6　自動化106
9.7　控製106
9.8　定期測量 107
9.9　持續測量的交付成果108
9.10　聯機與定期測量的對比108
9.11　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114
10.1　目的114
10.2　業務需求114
10.3　數據質量需求和期望的數據特徵116
10.4　數據質量需求和數據風險118
10.5　影響數據重要性的因素119
10.6　指定數據質量指標120
10.7　總結思考127
第11章　提問128
11.1　目的128
11.2　提問128
11.3　瞭解項目129
11.4　瞭解源係統130
11.5　數據消費者的需求132
11.6　數據的狀況133
11.7　數據模型、轉換規則和係統設計134
11.8　測量規範過程134
11.9　總結思考137
第五部分　數據質量戰略
第12章　數據質量戰略140
12.1　目的140
12.2　戰略的概念140
12.3　係統戰略、數據戰略和數據質量戰略141
12.4　數據質量戰略和數據治理142
12.5　信息生命周期中的決策點143
12.6　數據質量戰略一般注意事項144
12.7　總結思考145
第13章　數據質量戰略的指令146
13.1　目的146
13.2　指令1：獲得管理層對數據質量的承諾148
13.3　指令2：把數據作為資産149
13.4　指令3：應用資源來注重質量150
13.5　指令4：建立數據的顯性知識151
13.6　指令5：把數據作為可測量和改進的流程的一個産品152
13.7　指令6：認識到質量是由數據使用者定義的153
13.8　指令7：解決造成數據問題的根本原因154
13.9　指令8：測量數據質量，監控關鍵數據156
13.10　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158
13.11　指令10：為數據使用者提供所需的數據使用知識158
13.12　指令11：數據需要和用途將演進—為演進作規劃159
13.13　指令12：數據質量超越瞭數據本身—構建注重質量的文化160
13.14　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165
14.1　目的165
14.2　測量功能：收集、計算、比較165
14.3　收集原始測量數據166
14.4　計算測量數據167
14.5　將測量結果與過去的曆史結果比較168
14.6　統計168
14.7　控製圖：統計過程控製的主要手段172
14.8　DQAF和統計過程控製172
14.9　總結思考173
第15章　DQAF測量邏輯模型的功能174
15.1　目的174
15.2　指標定義錶和測量結果錶174
15.3　可選字段176
15.4　分母字段177
15.5　自動閾值 179
15.6　手動閾值180
15.7　緊急閾值180
15.8　手動或緊急閾值和結果錶181
15.9　其他係統需求181
15.10　支持需求181
15.11　總結思考181
第16章　DQAF測量類型的各方麵182
16.1　目的182
16.2　DQAF的各方麵183
16.3　本章的組織結構183
16.4　測量類型#1：數據集的完備性—元數據和參照數據的充分性185
16.5　測量類型#2：一個字段內的格式一緻性187
16.6　測量類型#3：跨錶的格式一緻性188
16.7　測量類型#4：一個字段內默認值使用的一緻性189
16.8　測量類型#5：跨錶的默認值使用的一緻性189
16.9　測量類型#6：用於處理的數據的交付及時性190
16.10　測量類型#7：數據集的完備性—對於處理的可用性192
16.11　測量類型#8：數據集的完備性—記錄數與控製記錄相比193
16.12　測量類型#9：數據集的完整性—匯總數額字段數據194
16.13　測量類型#10：數據集的完備性—將大小與過去的大小作比較195
16.14　測量類型#11：記錄的完備性—長度196
16.15　測量類型#12：字段的完備性—不可為空的字段197
16.16　測量類型#13：數據集的完整性—重復數據刪除198
16.17　測量類型#14：數據集的完整性—重復記錄的閤理性檢查199
16.18　測量類型#15：字段內容的完備性—來自數據源的默認值200
16.19　測量類型#16：基於日期標準的數據集的完備性202
16.20　測量類型#17：基於日期標準的數據集的閤理性203
16.21　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204
16.22　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205
16.23　測量類型#20：數據集的完備性—拒絕記錄的理由206
16.24　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207
16.25　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208
16.26　測量類型#23：字段內容的完備性—匯總的數額字段的比率209
16.27　測量類型#24：字段內容的完備性—推導的默認值211
16.28　測量類型#25：數據處理用時212
16.29　測量類型#26：供訪問的數據的及時可用性214
16.30　測量類型#27：有效性檢查，單字段，詳細結果215
16.31　測量類型#28：有效性檢查，捲積匯總218
16.32　測量類型#29：有效性檢查，錶內多列，詳細結果219
16.33　測量類型#30：一緻性列剖析221
16.34　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223
16.35　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225
16.36　測量類型#33：一緻性多列剖析226
16.37　測量類型#34：錶內時序與業務規則的一緻性229
16.38　測量類型#35：用時（小時、天、月等）一緻性229
16.39　測量類型#36：數額字段跨二級字段計算結果的一緻性231
16.40　測量類型#37：按聚閤日期匯總的記錄數的一緻性233
16.41　測量類型#38：按聚閤日期匯總的數額字段數據的一緻性235
16.42　測量類型#39：父/子參照完整性236
16.43　測量類型#40：子/父參照完整性237
16.44　測量類型#41：有效性檢查，跨錶，詳細結果238
16.45　測量類型#42：跨錶多列剖析一緻性239
16.46　測量類型#43：跨錶的時序與業務規則的一緻性240
16.47　測量類型#44：跨錶數額列計算結果的一緻性241
16.48　測量類型#45：按聚閤日期匯總的跨錶數額列的一緻性241
16.49　測量類型#46：與外部基準比較的一緻性242
16.50　測量類型#47：數據集的完備性—針對特定目的的總體充分性243
16.51　測量類型#48：數據集的完備性—測量和控製的總體充分性244
16.52　總結思考：瞭解你的數據245
術語錶246
參考文獻255

前言/序言

《數據質量測量的持續改進》：撥開迷霧，駕馭數據價值的深度解析 在信息爆炸的時代，數據已成為企業生存與發展的核心驅動力。然而，海量的數據並非都能轉化為有價值的洞察。數據的質量，直接決定瞭其潛在價值的釋放程度，以及決策的可靠性。一個組織若想在激烈的市場競爭中脫穎而齣，必然需要建立一套高效、科學且持續優化的數據質量管理體係。《數據質量測量的持續改進》一書，正是為應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入探索數據質量測量的奧秘，構建一套行之有效的持續改進框架，最終實現數據價值的最大化。 本書並非泛泛而談的理論堆砌，而是基於豐富的實踐經驗，係統性地闡述瞭數據質量測量的核心理念、關鍵方法以及實施路徑。其核心目標在於幫助讀者理解，數據質量並非一蹴而就的終點，而是一個動態的、需要不斷迭代和優化的過程。通過本書的學習，您將能夠清晰地認識到，為何在數字化轉型的浪潮中，對數據質量的精益求精變得尤為重要，它如何直接影響到業務決策的準確性、運營效率的提升、客戶體驗的優化，乃至創新能力的激發。 第一部分：數據質量的基石——理解與定義 在展開具體的測量與改進策略之前，本書首先為讀者構建瞭堅實的數據質量認知基礎。 數據質量的本質與價值： 本章將深入探討數據質量不僅僅是“準確”或“完整”，而是一個多維度、多層次的概念。我們將解析數據質量的各個關鍵維度，例如： 準確性 (Accuracy)： 數據是否真實地反映瞭客觀世界？例如，客戶的聯係方式是否有效？ 完整性 (Completeness)： 數據記錄是否包含瞭所有必要的信息？例如，客戶的訂單記錄是否缺少關鍵的支付信息？ 一緻性 (Consistency)： 數據在不同係統、不同時間點是否保持一緻？例如，同一客戶在 CRM 係統和訂單管理係統中的姓名是否完全相同？ 及時性 (Timeliness)： 數據是否在需要時可用？例如，銷售報錶是否能及時反映最新的銷售業績？ 唯一性 (Uniqueness)： 數據記錄是否存在重復？例如，數據庫中是否存在同一個客戶的多個重復記錄？ 有效性 (Validity)： 數據是否符閤預定義的格式、規則和約束？例如，郵箱地址是否符閤標準的格式？ 可理解性 (Understandability)： 數據是否易於被人類和機器理解？例如，數據字段的命名是否清晰，是否存在歧義？ 可訪問性 (Accessibility)： 授權用戶是否能夠方便地獲取所需數據？ 安全性 (Security)： 數據是否得到瞭充分的保護，防止未經授權的訪問和修改？ 閤規性 (Compliance)： 數據是否符閤相關的法律法規和行業標準？ 我們將通過生動的案例，闡述不同維度的數據質量問題可能帶來的具體業務影響，幫助讀者深刻體會到“垃圾進，垃圾齣”的殘酷現實，以及高質量數據對企業運營的決定性作用。 數據質量問題的根源剖析： 數據質量問題並非憑空産生，而是源於復雜的業務流程、技術係統以及人為因素。本章將深入挖掘這些根源，包括： 數據采集階段： 輸入錯誤、數據錄入標準不統一、傳感器故障等。 數據存儲與傳輸階段： 係統集成問題、數據丟失、傳輸錯誤、不同數據庫之間的數據格式不兼容等。 數據處理與轉換階段： ETL (Extract, Transform, Load) 過程中的邏輯錯誤、數據清洗不徹底、數據轉換規則不清晰等。 數據使用與應用階段： 數據誤解、不當使用、缺乏數據治理意識等。 組織與文化層麵： 缺乏明確的數據責任人、數據治理流程不完善、跨部門溝通不暢、員工數據質量意識淡薄等。 通過對根源的深入分析，讀者將能夠從問題的源頭上著手，避免“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的低效方式。 第二部分：構建數據質量測量體係 理解瞭數據質量的重要性及其根源，本書將著重指導讀者如何係統地進行數據質量的測量。 數據質量度量框架的設計： 本章將介紹如何構建一個靈活且可擴展的數據質量度量框架。這包括： 確定關鍵數據域： 識彆對業務影響最大的數據資産，例如客戶數據、産品數據、交易數據等。 定義關鍵數據質量指標 (KPIs)： 為每個關鍵數據域設定可量化、可衡量的數據質量指標。我們將提供一係列常見的數據質量指標模闆，並指導讀者如何根據自身業務需求進行定製。例如，針對客戶數據，可以定義“客戶記錄完整性率”、“客戶地址有效性率”、“重復客戶記錄比例”等。 設定目標值與閾值： 為每個 KPI 設定可接受的基綫值和目標值，以及預警閾值，以便及時發現並響應數據質量問題。 建立數據質量規則： 定義具體的業務規則和技術規則，用於驗證數據的準確性、一緻性、有效性等。例如，“客戶年齡不得小於0歲”、“訂單金額必須大於0且小於100萬”等。 數據質量測量技術與工具： 本章將深入探討實現數據質量測量所需的各類技術和工具。 數據剖析 (Data Profiling)： 介紹如何利用數據剖析工具，對數據進行深入的分析，發現數據的模式、分布、空值、異常值、數據類型錯誤等，為數據質量規則的製定提供依據。 數據質量監控工具： 講解如何利用自動化工具，定期或實時地對數據質量進行監控，生成數據質量報告，並通過儀錶闆進行可視化展示。 數據清洗與轉換工具： 介紹常用的數據清洗和轉換技術，包括去重、標準化、填充缺失值、糾正錯誤數據等。 數據血緣追蹤 (Data Lineage)： 闡述數據血緣追蹤的重要性，它可以幫助我們追溯數據的來源、轉換過程和去嚮，從而更有效地定位和解決數據質量問題。 元數據管理： 強調元數據在數據質量測量中的關鍵作用，例如數據字典、業務術語錶、數據模型等，它們為理解和評估數據質量提供瞭基礎。 數據質量報告與可視化： 本章將指導讀者如何有效地呈現數據質量測量結果。 構建數據質量儀錶闆： 設計直觀、易懂的數據質量儀錶闆，實時展示關鍵數據質量指標的趨勢、問題點和改進情況。 生成詳細的數據質量報告： 編寫麵嚮不同受眾（技術團隊、業務部門、管理層）的數據質量報告，清晰地傳達數據質量現狀、風險和建議。 利用可視化技術： 探討如何使用圖錶、趨勢綫、熱力圖等可視化技術，更形象地展示數據質量問題和改進效果。 第三部分：數據質量的持續改進 測量是基礎，改進纔是核心。本書將重點關注如何建立一個可持續的數據質量改進流程。 數據質量問題診斷與根源分析： 當數據質量報告顯示存在問題時，如何進行深入的診斷？本章將提供一套係統性的診斷流程，包括： 問題復現與定位： 如何準確地復現和定位數據質量問題的發生源。 根本原因分析 (RCA)： 運用諸如“五問法”、“魚骨圖”等方法，深入挖掘導緻數據質量問題的根本原因，而不僅僅是錶麵現象。 影響評估： 評估數據質量問題對業務造成的實際影響，包括潛在的損失、風險和機會成本。 數據質量改進策略與實施： 基於根本原因分析，本章將提供一係列可行的改進策略： 數據治理策略： 建立明確的數據所有權、數據標準、數據生命周期管理等數據治理框架，從源頭上預防數據質量問題的發生。 流程優化： 優化數據采集、錄入、處理、使用等各個環節的業務流程，減少人為錯誤和係統漏洞。 技術解決方案： 引入或優化數據校驗、數據清洗、數據匹配、數據去重等技術，自動化解決重復性、模式性的數據質量問題。 人員培訓與意識提升： 開展針對性的數據質量培訓，提升全體員工的數據意識和責任感，將數據質量融入日常工作。 建立數據質量反饋機製： 建立通暢的數據質量問題反饋渠道，鼓勵用戶主動報告數據質量問題，並確保問題得到及時響應和處理。 建立數據質量改進的閉環管理： 數據質量改進並非一次性項目，而是一個持續優化的過程。本章將指導讀者如何建立一個有效的閉環管理機製： 計劃 (Plan)： 識彆需要改進的數據質量領域，製定改進計劃。 執行 (Do)： 實施改進措施。 檢查 (Check)： 監控改進效果，測量新的數據質量指標。 行動 (Act)： 根據檢查結果，對改進措施進行調整和優化，進入下一個循環。 我們將強調建立數據質量改進的度量體係，通過持續跟蹤關鍵指標的變化，來評估改進措施的有效性，並根據實際情況進行迭代優化。 數據質量文化建設： 最終，數據質量的提升離不開組織內部文化的支撐。本章將探討如何將數據質量意識滲透到組織的各個層麵，形成一種“人人關注數據質量”的文化氛圍。這包括： 高層領導的支持： 獲得管理層的支持，將其視為戰略重點。 跨部門協作： 建立有效的跨部門溝通與協作機製，共同解決數據質量問題。 激勵與認可： 建立相應的激勵機製，錶彰在數據質量改進方麵做齣貢獻的團隊和個人。 將數據質量納入績效考核： 在適當的範圍內，將數據質量作為部分崗位的績效考核指標。 《數據質量測量的持續改進》一書，將通過理論與實踐的深度結閤，為讀者提供一套係統、可行的數據質量管理方法論。它將幫助您： 深刻理解數據質量的價值及其對業務的影響。 掌握識彆、測量和分析數據質量問題的科學方法。 構建一套量化、可執行的數據質量度量體係。 設計並實施有效的、針對性的數據質量改進策略。 建立數據質量持續改進的閉環管理機製。 最終，將數據質量的提升轉化為業務增長的強大驅動力，在數字化時代贏得先機。 無論您是數據分析師、數據工程師、數據科學傢，還是業務部門的管理者，抑或是企業決策者，《數據質量測量的持續改進》都將是您駕馭數據、釋放數據價值的寶貴指南。它將幫助您撥開數據質量的迷霧，讓數據真正成為您決策和創新的堅實基石。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它徹底改變瞭我對“數據”的看法。以前總覺得數據就是一堆數字，枯燥乏味，而且似乎離我的工作很遙遠。但這本書讓我看到瞭數據的生命力，以及如何通過精細化的管理，讓這些數據發揮齣巨大的能量。書中關於數據質量測量方法的介紹，簡直是一場及時雨。我一直以來都在為我們團隊的數據一緻性問題而煩惱，各種報錶的數據總是對不上，領導也多次提齣質疑。這本書提供瞭一套係統性的解決方案，從數據定義的規範化，到數據采集的準確性，再到數據存儲的完整性，每個環節都給齣瞭具體的建議和可操作的步驟。我尤其欣賞書中關於“數據質量指標體係構建”的部分，它不是簡單地告訴我們應該測量什麼，而是指導我們如何根據業務需求，量身定製最適閤的指標。讀到這裏，我恍然大悟，很多時候我們之所以會陷入數據泥潭，正是因為缺乏一個清晰、有效的測量框架。這本書的齣現，無疑為我指明瞭方嚮，也給瞭我解決問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書我前前後後讀瞭好幾遍，每次都有新的收獲。初讀的時候，就被書裏那種嚴謹的邏輯和清晰的框架所吸引。它不是那種泛泛而談的管理類書籍，而是真正深入到瞭“數據質量”這個核心問題。從一開始就點明瞭為什麼數據質量至關重要，以及它對企業決策、運營效率乃至長遠發展的影響。我特彆喜歡書中對於“持續改進”的論述，它強調的不是一次性的數據清洗或標準製定，而是將數據質量管理融入日常工作流程，形成一種文化。書中列舉瞭非常多具體的案例，這些案例不僅貼近實際，而且分析得入木三分。比如，書中關於如何建立數據質量監控指標的章節，我反復研讀，並且嘗試將其中的方法應用到我的工作當中。我發現，以往很多看似難以解決的數據問題，在書中找到瞭理論支持和實踐指導。而且，作者在闡述過程中，始終保持著一種“授人以漁”的態度，而不是簡單地羅列方法。他會詳細解釋每種方法的原理、適用場景以及可能遇到的挑戰，幫助讀者真正理解“為什麼”這樣做。這種深入淺齣的講解方式，讓我這個非技術背景的讀者也能輕鬆理解其中的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我曾長期睏惑於如何將看似抽象的數據質量概念落地到實際工作中，直到我讀到這本書。它如同黑暗中的一道曙光，為我指引瞭前進的方嚮。書中對“數據質量改進的周期性”的論述，讓我眼前一亮。過去，我總以為數據質量的提升是一蹴而就的，但這本書讓我明白，這需要一個持續迭代、不斷優化的過程。它詳細闡述瞭從數據質量評估、問題診斷、解決方案設計、實施與監控，到最終效果評估的完整閉環。這種係統化的方法論，讓我看到瞭一條清晰可行的路徑。我特彆欣賞書中關於“數據質量文化建設”的討論，它強調瞭不僅僅是技術工具和流程的改進，更重要的是要讓組織內的所有成員都認識到數據質量的重要性，並積極參與到數據質量的維護和提升中來。這種從技術到管理的全麵覆蓋，使得這本書具有瞭極高的實踐價值，也讓我對如何推動團隊乃至整個組織的數據質量工作，有瞭更深刻的理解和更堅定的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它不僅僅停留在“如何測量”的層麵，而是更深入地探討瞭“如何持續改進”這一核心命題。我被書中關於“數據質量的權衡與取捨”的討論深深吸引。它並沒有迴避在實際操作中可能遇到的各種挑戰，比如成本、資源、時間限製等，而是提供瞭一係列切實可行的建議，幫助讀者在復雜環境中做齣明智的決策。書中對於“數據治理與數據質量的協同作用”的論述，也給瞭我很大的啓發。它讓我明白，數據質量的提升並非孤立的事件，而是需要與整體的數據治理框架緊密結閤，相互促進。作者通過大量的理論分析和案例佐證，清晰地勾勒齣瞭數據治理的藍圖，並闡述瞭數據質量在其中的關鍵作用。這種全局性的視角，幫助我打破瞭以往局限的思考模式，讓我能夠從更宏觀的層麵去理解和推動數據質量相關的工作。這本書無疑是我在數據領域學習道路上的一座重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容就像一場精心設計的盛宴，每一道菜都充滿瞭智慧和洞察力。我特彆喜歡書中關於“數據質量風險管理”的章節，它不僅僅是停留在理論層麵，而是提供瞭非常實用的風險識彆、評估和應對策略。作者通過大量的案例分析，生動地展現瞭低數據質量可能帶來的嚴重後果，比如誤導決策、導緻損失、損害聲譽等等。這讓我深刻認識到，數據質量並不僅僅是技術問題，更是戰略和運營問題。書中提齣的“預防為主，監測為輔”的理念，也給我留下瞭深刻的印象。它強調瞭在數據采集和處理的源頭就應該建立嚴格的質量控製機製，而不是等到數據齣現問題後再去亡羊補牢。這種前瞻性的思考方式，對於任何希望建立可持續數據質量管理體係的企業來說，都具有極其重要的指導意義。而且，作者的文筆流暢，條理清晰，即使是復雜的概念，也能被講解得通俗易懂，這一點對於我這樣需要快速掌握新知識的讀者來說，非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

很好，很不錯

評分☆☆☆☆☆

京東今年的圖書活動非常給力呢，買瞭很多，囤書看一年

評分☆☆☆☆☆

京東自營就是坑,給的是人傢不要退貨的,差評投訴

評分☆☆☆☆☆

好好好，非常實惠！

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，好像還不錯

評分☆☆☆☆☆

很好，很不錯

評分☆☆☆☆☆

最近在京東買的書，都給我質量差的，都是角有褶痕，還有明顯的磨損

評分☆☆☆☆☆

不錯的書 對瞭解數據質量測試方麵有幫助

評分☆☆☆☆☆

不錯