數據質量實踐手冊-4步構建高質量數據體系 普拉桑特.蘇特卡爾 9787111764663 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202410*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：數據質量實踐手冊-4步構建高質量數據體系 ISBN：9787111764663 出版社：機械工業 著編譯者：普拉桑特.蘇特卡爾 叢書名：數據科學與大數據技術叢書 頁數：201 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1688689 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 高質量的數據關乎企業運營、合規、決策和業績的關鍵，哈佛商業評論的一項研究發現，企業中只有3％的數據符合質量標準，絕大多數公司都在尋求切實可行的指導來提高數據質量。 本書作者基於多年在數據、數據分析和人工智慧方面的實踐經驗，闡述了4步構建高質量數據體系。他提出了高質量數據的四階段DARS方法（定義、評估、實現、持續）和10個數據質量最佳實踐案例，以此來提高業務中的數據質量水平，為業務提供數據價值，保證生成的數據可以有效支持高級分析和人工智慧。 在本書中，您將學習定義和評估數據質量的技術、標準和度量指標，了解如何確保公司的數據收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數據科學家、數據分析師、商業智能專業人士、首席技術官和數據官，以及對收集和使用高質量數據感興趣的人士。對於有志成為首席數據官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！作者簡介 普拉桑特·蘇特卡爾，博士，知名的數據分析和人工智慧顧問、作家和教授，曾為包括寶潔、通用電氣、殼牌、蘋果、聯邦快遞和SAP在內的80多家公司提供諮詢服務。他是Data for Business Performance和Analytics Best Practices的作者，定期在Forbes和CFO University上發表關於數據分析和人工智慧的文章。他是麻省理工學院CDOIQ研討會的編輯委員會成員，也是硅谷風險投資公司BGV（Benhamou Global Ventures）的顧問委員會成員，還是IE商學院（西班牙馬德里》的數據和分析副教授。CDO Magazine將他列入2022年全球75位學術數據領導者之列。除了從事諮詢和顧問工作外，他還在全球培訓了3000多名數據和分析專業人員。目錄 推薦序前言 致謝 第1篇 定義階段 第1章 概述 1 1 引言 1 2 數據、數據分析、人工智慧和業務績效 1 3 數據作為業務資產或負債 1 4 數據治理、數據管理和數據質量 1 5 領導層對數據質量的承諾 1 6 關鍵要點 1 7 結論 參考文獻 第2章 業務數據 2 1 引言 2 2 業務中的數據 2 3 遙測數據 2 4 數據在業務中的用途 2 5 業務數據視角 2 6 業務數據的關鍵特徵 2 7 關鍵數據元素 2 8 關鍵要點 2 9 結論 參考文獻 第3章 業務中的數據質量 3 1 引言 3 2 數據質量維度 3 3 上下文中的數據質量 3 4 數據質量不佳所產生的影響 3 5 數據貶值及其影響因素 3 6 IT系統中的數據 3 7 數據質量和可信信息 3 8 關鍵要點 3 9 結論 參考文獻 第2篇 評估階段 第4章 數據質量差的原因 4 1 引言 4 2 數據質量問題根本原因分析工具 4 3 數據質量不佳的典型原因 4 4 關鍵要點 4 5 結論 參考文獻 第5章 數據生命周期和數據血緣 5 1 引言 5 2 數據生命周期 5 3 數據血緣 5 4 關鍵要點 5 5 結論 參考文獻 第6章 數據質量分析 6 1 引言 6 2 數據剖析的標準 6 3 測量中心性的數據剖析技術 6 4 測量變異性的數據剖析技術 6 5 整合中心性和變異性KPI 6 6 關鍵要點 6 7 結論 參考文獻 第3篇 實現階段 第7章 數據質量參考架構 7 1 引言 7 2 數據質量解決方案 7 3 DataOps 7 4 數據產品 7 5 數據編織和數據網格 7 6 數據增強 7 7 關鍵要點 7 8 結論 參考文獻 第8章 數據質量最佳實踐（一） 8 1 引言 8 2 最佳實踐概述 8 3 BP 1：確定業務KPI以及這些KPI和相關數據的所有權 8 4 BP 2：建立和提高組織中的數據文化和素養 8 5 BP 3：確定當前和期望的數據質量的狀態 8 6 BP 4：遵循極簡主義原則的數據採集方法 8 7 BP 5：選擇並定義用於提高質量的數據屬性 8 8 BP 6：使用MDM系統中的數據標準採集和管理關鍵數據 8 9 關鍵要點 8 10 結論 參考文獻 第9章 數據質量最佳實踐（二） 9 1 引言 9 2 BP 7：合理化和自動化關鍵數據元素的集成 9 3 BP 8：定義SoR並在SoR/OLTP系統中安全地採集交易數據 9 4 BP 9：構建和管理強大的數據集成能力 9 5 BP 10：分發數據來源與洞察消費 9 6 關鍵要點 9 7 結論 參考文獻 第4篇 持續階段 第10章 數據治理 10 1 引言 10 2 數據治理原則 10 3 數據治理設計組件 10 4 實施數據治理計劃 10 5 數據可觀察性 10 6 數據合規性——ISO 27001、SOC1和SOC 10 7 關鍵要點 10 8 結論 參考文獻 第11章 數據保護 11 1 引言 11 2 數據分類 11 3 存儲相關的數據安全 11 4 訪問相關的數據安全 11 5 關鍵要點 11 6 結論 參考文獻 第12章 數據倫理 12 1 引言 12 2 數據倫理的定義 12 3 數據倫理的重要性 12 4 數據倫理的原則 12 5 模型漂移中的數據倫理 12 6 數據隱私 12 7 管理數據倫理 12 8 關鍵要點 12 9 結論 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
