在当今这个数据驱动的时代，数据质量无疑是企业决策与业务发展的基石。然而，如何有效地提升数据质量，构建一个稳健、高效的数据体系，却是许多企业和数据从业者面临的共同挑战。这本书正是为解决这一难题而生。作者以深厚的行业经验和专业知识，精心提炼出一套实用的4步方法论，帮助读者从源头到终端，全方位地提升数据质量。这4步不仅逻辑清晰，易于理解，而且具有很强的可操作性，读者可以轻松地将其应用于实际工作中，取得立竿见影的效果。此外，书中还包含了大量来自各行各业的实战案例，这些案例不仅展示了数据质量提升的实际效果，更提供了宝贵的经验和教训，让读者在学习的过程中少走弯路，更快地掌握数据质量管理的精髓。总的来说，《数据质量实践手册：4步构建高质量数据体系》是一本极具价值的数据治理指南，它既有理论深度，又注重实践操作，无论是对数据新手还是专业人士，都是一本不可多得的佳作。我相信，通过这本书的学习，每一位读者都能在数据质量管理的道路上取得显著的步，为企业的发展贡献自己的力量。
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6.4
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前言
致谢
第1篇 定义阶段
第1章 概述
1.1 引言
1.2 数据、数据分析、人工智能和业务绩效
1.3 数据作为业务资产或负债
1.4 数据治理、数据管理和数据质量
1.5 领导层对数据质量的承诺
1.6 关键要点
1.7 结论
参考文献
第2章 业务数据
2.1 引言
2.2 业务中的数据
2.3 遥测数据
2.4 数据在业务中的用途
2.5 业务数据视角
2.6 业务数据的关键特征
2.7 关键数据元素
2.8 关键要点
2.9 结论
参考文献
第3章 业务中的数据质量
3.1 引言
3.2 数据质量维度
3.3 上下文中的数据质量
3.4 数据质量不佳所产生的影响
3.5 数据贬值及其影响因素
3.6 IT系统中的数据
3.7 数据质量和可信信息
3.8 关键要点
3.9 结论
参考文献
第2篇 评估阶段
第4章 数据质量差的原因
4.1 引言
4.2 数据质量问题根本原因分析工具
4.3 数据质量不佳的典型原因
4.4 关键要点
4.5 结论
参考文献
第5章 数据生命周期和数据血缘
5.1 引言
5.2 数据生命周期
5.3 数据血缘
5.4 关键要点
5.5 结论
参考文献
第6章 数据质量分析
6.1 引言
6.2 数据剖析的标准
6.3 测量中心性的数据剖析技术
6.4 测量变异性的数据剖析技术
6.5 整合中心性和变异性KPI
6.6 关键要点
6.7 结论
参考文献
第3篇 实现阶段
第7章 数据质量参考架构
7.1 引言
7.2 数据质量解决方案
7.3 DataOps
7.4 数据产品
7.5 数据编织和数据网格
7.6 数据增强
7.7 关键要点
7.8 结论
参考文献
第8章 数据质量最佳实践（一）
8.1 引言
8.2 最佳实践概述
8.3 BP 1：确定业务KPI以及这些KPI和相关数据的所有权
8.4 BP 2：建立和提高组织中的数据文化和素养
8.5 BP 3：确定当前和期望的数据质量的状态
8.6 BP 4：遵循极简主义原则的数据采集方法
8.7 BP 5：选择并定义用于提高质量的数据属性
8.8 BP 6：使用MDM系统中的数据标准采集和管理关键数据
8.9 关键要点
8.10 结论
参考文献
第9章 数据质量最佳实践（二）
9.1 引言
9.2 BP 7：合理化和自动化关键数据元素的集成
9.3 BP 8：定义SoR并在SoR/OLTP系统中安全地采集交易数据
9.4 BP 9：构建和管理强大的数据集成能力
9.5 BP 10：分发数据来源与洞察消费
9.6 关键要点
9.7 结论
参考文献
第4篇 持续阶段
第10章 数据治理
10.1 引言
10.2 数据治理原则
10.3 数据治理设计组件
10.4 实施数据治理计划
10.5 数据可观察性
10.6 数据合规性——ISO 27001、SOC1和SOC2
10.7 关键要点
10.8 结论
参考文献
第11章 数据保护
11.1 引言
11.2 数据分类
11.3 存储相关的数据安全
11.4 访问相关的数据安全
11.5 关键要点
11.6 结论
参考文献
第12章 数据伦理
12.1 引言
12.2 数据伦理的定义
12.3 数据伦理的重要性
12.4 数据伦理的原则
12.5 模型漂移中的数据伦理
12.6 数据隐私
12.7 管理数据伦理
12.8 关键要点
12.9 结论
参考文献
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