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內容簡介

　　本書深入剖析了組織中數據質量的重要性及提升方法，為組織打造優(yōu)質數據提供了全面的指導。書中首先揭示了糟糕的數據質量對企業(yè)流程、決策及合規(guī)的潛在影響，進而闡述了提高數據質量的核心要素和端到端的實踐流程。詳細解析了數據質量提升方案的每個步驟，從構建業(yè)務案例到管理初期的繁忙階段，再到確定關鍵利益相關者并明確數據規(guī)則，為讀者提供了清晰的操作路徑。此外，書中還介紹了數據監(jiān)控與修正的有效方法，并探討了如何將良好的數據實踐融入企業(yè)日常運營。最后，作者總結了一份提升數據質量的完整綱要，配以實例和模板工具，以點燃讀者的探索熱情，并助力數據質量工作持續(xù)高效推進。本書是企業(yè)數據質量管理的指南，適合各類組織的數據從業(yè)者和管理者閱讀參考。

作者簡介

　　羅伯特？霍克（Robert Hawker）在 2007 年轉而投身數據領域之前，其職業(yè)生涯始于一名注冊會計師。在長達 14 年的時間里，他在兩次全球范圍內的思愛普（SAP）實施項目中領導數據團隊，負責主數據管理、數據所有權和管理、元數據管理，當然還有數據質量。2017 年，他進入分析領域，現在專門從事微軟 Power BI 的培訓、實施、管理和治理工作。他居住在英國，并通過會議和博客分享自己的經驗。譯者：馬歡本科畢業(yè)于同濟大學，后獲得上海交通大學工學碩士學位。從開發(fā)工程師做起，擔任過系統(tǒng)分析師、系統(tǒng)架構師、項目經理等角色。具有20多年的信息系統(tǒng)開發(fā)設計經驗，曾經兩次獲得部級科技發(fā)展獎項。主持翻譯了《DAMA數據管理知識體系指南》等專業(yè)書籍，作為骨干編委參與編寫《國際數字之都——上海城市數字化轉型市民手冊》，此外還翻譯了《首席數據官管理手冊：建立并運行組織的數據供應鏈》《區(qū)塊鏈重構規(guī)則》《數據與現實》《統(tǒng)一星型模型》等多本譯著。2011年首次把數據管理專業(yè)人士認證（CDMP）引入中國，并獲得CDMP大師級認證，主理的“DAMA數據管理”是國內最活躍的專業(yè)社區(qū)之一。楊曉敏河北工業(yè)大學碩士，10年數據分析經驗，擔任過高級數據分析師、數據開發(fā)工程師職務，獲得信息技術中級工程師職稱。善于從復雜的數據中提煉出有價值的信息，為企業(yè)的決策提供有力的數據支持。

圖書目錄

譯者序
序
貢獻者
前言
第1部分入門
第1章數據質量對組織的影響
1.1本書的價值
1.1.1高層支持的重要性
1.1.2問題數據的詳細定義
1.1.3問題數據與完美數據
1.2問題數據的影響
1.2.1量化問題數據的影響
1.2.2問題數據的深層次影響
1.3產生問題數據的原因
1.3.1數據文化缺失
1.3.2流程處理速度優(yōu)先于數據治理
1.3.3合并與收購
1.4本章小結
第2章數據質量原則
2.1在數據治理背景下的數據質量
2.1.1數據治理作為一門學科
2.1.2數據治理工具和主數據管理
2.1.3如何將數據質量融入數據治理和主數據管理
2.2公認的數據質量原則和術語
2.2.1數據質量基本術語的定義
2.2.2數據質量維度
2.3數據質量方案的利益相關方
2.4數據質量改進周期
2.4.1商業(yè)案例
2.4.2數據發(fā)現
2.4.3規(guī)則制定
2.4.4監(jiān)控
2.4.5補救
2.4.6納入日常運營
2.5本章小結
第3章數據質量的商業(yè)案例
3.1活動、組成部分和費用
3.1.1數據質量方案的活動
3.1.2早期階段
3.1.3規(guī)劃和商業(yè)案例階段
3.2定量收益估算
3.2.1實例——計算量化收益的難度
3.2.2量化策略
3.3定性收益評估
3.3.1調查和焦點小組
3.3.2詳細闡述數據質量定性風險
3.4預測領導力挑戰(zhàn)
3.4.1“Excel就可以完成工作”的挑戰(zhàn)
3.4.2持續(xù)費用所有權的挑戰(zhàn)
3.4.3費用過高的挑戰(zhàn)
3.4.4“我們?yōu)槭裁葱枰獢祿|量工具”的挑戰(zhàn)
3.5本章小結
第4章數據質量方案入門
4.1預算批準后的最初幾周
最初幾周的關鍵活動
4.2了解數據質量工作流
早期需要的工作流
4.3為你的團隊確定合適的人選
將人力資源匹配到工作流中
4.4本章小結
第2部分理解和監(jiān)控關鍵數據
第5章數據發(fā)現
5.1數據發(fā)現流程概覽
5.2理解業(yè)務策略、目標和挑戰(zhàn)
5.2.1識別利益相關方的方法
5.2.2相關方的溝通內容
5.3戰(zhàn)略、目標、流程、分析和數據的層次結構
5.3.1利用戰(zhàn)略確定優(yōu)先次序
5.3.2將挑戰(zhàn)與流程、數據和報告關聯(lián)
5.4數據剖析的基礎知識
5.4.1數據剖析工具的經典功能
5.4.2使用能力
5.4.3連接到數據庫
5.5本章小結
第6章數據質量規(guī)則
6.1數據質量規(guī)則介紹規(guī)則范圍
6.2數據質量規(guī)則的主要特征
6.2.1規(guī)則權重
6.2.2規(guī)則維度
6.2.3規(guī)則優(yōu)先級
6.2.4規(guī)則閾值
6.2.5單次規(guī)則失敗的成本
6.3實施數據質量規(guī)則
6.3.1設計規(guī)則
6.3.2構建數據質量規(guī)則
6.3.3測試數據質量規(guī)則
6.4本章小結
第7章根據規(guī)則監(jiān)控數據
7.1數據質量報告介紹
7.1.1不同層級的數據質量報告
7.1.2數據安全考慮
7.2設計高級數據質量儀表板維度和篩選
7.3設計質量規(guī)則結果報告質量規(guī)則報告的典型特征
7.4設計不合格數據報表
7.4.1不合格數據報表的典型特征
7.4.2復用不合格數據報表
7.4.3多個不合格數據報表
7.4.4導出不合格數據報表
7.5管理沉寂和重復數據
7.5.1管理沉寂數據
7.5.2管理重復數據
7.5.3檢測重復數據
7.6向利益相關方展示調查結果
7.6.1成功啟動數據質量報告
7.6.2將報表納入治理中
7.7本章小結
第3部分持續(xù)提高數據質量
第8章數據質量補救
8.1整體補救過程
8.2確定補救活動優(yōu)先級
8.2.1重新審視收益
8.2.2確定優(yōu)先級的方法
8.3確定補救辦法
8.3.1典型的補救方法
8.3.2將問題與正確的方法相匹配
8.4補救工作常態(tài)化
8.5了解工作量和成本
補救的成本類型
8.6管理補救活動
關鍵的管理活動
8.7跟蹤收益
8.7.1量化示例
8.7.2追蹤量化收益
8.8本章小結
第9章將數據質量納入組織中
9.1預防問題再次發(fā)生
9.1.1預防問題再次發(fā)生的
方法
9.1.2人為失誤的持續(xù)影響
9.1.3短期水平分析報告
9.2持續(xù)改進質量管理規(guī)則
9.2.1識別規(guī)則變更的策略
9.2.2更新數據質量規(guī)則
9.3過渡到日常補救活動中
9.3.1成功的必要條件
9.3.2為成功過渡進行規(guī)劃
9.3.3成功過渡的標志
9.4持續(xù)數據質量之旅
9.4.1數據質量方案路線圖
9.4.2確定下一個方案
9.4.3獲取支持
9.4.4如果后續(xù)方案沒有獲得批準，該怎么辦？
9.5本章小結
第10章最佳實踐和常見錯誤
10.1最佳實踐
10.1.1選擇最佳實踐
10.1.2主要從源頭管理數據質量
10.1.3落實支持性治理會議
10.1.4將數據質量納入全組織教育計劃
10.1.5改善數據管理員和數據
生產者之間的關系
10.1.6本書的最佳實踐
10.2常見錯誤
10.2.1未能實施最佳實踐
10.2.2缺乏實用性
10.2.3技術驅動的數據質量規(guī)則
10.2.4一次性補救活動
10.2.5限制對數據質量結果的訪問
10.2.6避免數據質量工作中的各自為政
10.3數據質量工作的未來
10.3.1大語言模型
10.3.2各組織更加重視高質量數據
10.4本章小結