《數據質量改進實踐指南》是2016年8月國防工業出版社出版的圖書，作者是（美）洛申。
基本介紹
- 中文名：數據質量改進實踐指南
- 作者：（美）洛申
- 譯者：曹建軍等
- 出版時間：2016年8月
- 出版社： 國防工業出版社
- 頁數：307 頁
- ISBN： 9787118108132
- 定價：99 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
內容簡介,目錄,
內容簡介
業務問題與不合格的數據質量期望指數直接相關。有缺陷的信息生產過程造成了阻礙關鍵業務目標成功實現的風險。通過數據質量管理與控制能夠消除這些缺陷：從始至終控制信息、生產過程的質量，以確保在產生實際影響前，對缺陷做到早發現，並按優先次序修復。
本書分享了理解低劣數據質量影響的基本原則，並指導管理者和實踐者以相同的方式交流、獲得支持、規劃和建立數據質量計畫。本書給業務影響分析、數據質量指標定義、檢查和監測、修復以及數據質量工具的使用提供了模板和流程。本書討論的複雜難解問題，給實際工作提供了有價值的建議。本書特點包括：（1）闡明了如何制定和執行數據質量計畫，從初步想法與表述到維護與持續性度量。（2）研究了數據質量工具的使用，包括業務案例模板，以及分析、報告與戰略規劃工具。（3）綜合評判了業務層和IT層數據質量，包括其中的人員、過程與技術。本書內容豐富，可操作性強，可作為數據資源建設與利用、信息技術等領域科研和工程技術人員的參考用書。
目錄
第1章 低劣數據質量的業務影響1
1.1 信息價值與數據質量改進2
1.2 業務期望指數與數據質量3
1.3 減輕影響4
1.4 若干實例5
1.5 影響分類的進一步討論8
1.6 業務影響分析10
1.7 其他影響類別11
1.8 影響分類系統和疊代改進12
1.9 小結：將影響轉化為績效12
第2章 組織的數據質量計畫13
2.1 數據質量的良性循環13
2.2 數據質量流程15
2.3 利益相關者和參與者20
2.4 數據質量工具22
2.5 小結25
第3章 數據質量成熟度26
3.1 數據質量戰略26
3.2 數據質量框架28
3.3 數據質量能力/成熟度模型31
3.4 框架組件與成熟度模型的映射33
3.5 小結38
第4章 企業行動整合39
4.1 規划行動39
4.2 框架行動44
4.3 操作和套用行動45
4.4 範圍問題47
4.5 小結48
第5章 建立業務案例和數據質量路線圖49
5.1 數據質量投資回報50
5.2 建立業務案例50
5.3 發現業務影響51
5.4 研究成本53
5.5 關聯影響與原因53
5.6 影響矩陣54
5.7 問題、問題要點和原因55
5.8 關聯影響與數據缺陷55
5.9 估算價值差距56
5.10 劃分優先權行動58
5.11 數據質量路線圖59
5.12 建立路線圖的實際步驟61
5.13 責任、職責和管理61
5.14 數據質量計畫的生命周期65
5.15 小結66
第6章 度量指標和績效改進67
6.1 面向績效的數據質量67
6.2 建立數據質量度量指標68
6.3 測量和關鍵數據質量績效指標71
6.4 統計過程控制73
6.5 控制圖74
6.6 多種控制圖77
6.7 控制圖說明80
6.8 查找特殊原因82
6.9 維護控制82
6.10 小結83
第7章 數據治理84
7.1 企業數據質量論壇85
7.2 數據質量章程85
7.3 任務和指導原則86
7.4 角色和職責87
7.5 運營結構調整最佳化90
7.6 數據統管91
7.7 數據質量驗證和認證92
7.8 問題和解決方案93
7.9 數據治理和聯合社團93
7.10 小結94
第8章 數據質量維度95
8.1 什麼是數據質量維度96
8.2 維度類別96
8.3 數據質量維度描述98
8.4 內在維度99
8.5 上下文維度102
8.6 定性維度105
8.7 找出自己的維度106
8.8 小結107
第9章 數據需求分析108
9.1 信息的企業用途和業務證析109
9.2 業務驅動和數據依賴關係111
9.3 什麼是數據需求分析112
9.4 數據需求分析流程113
9.5 定義數據質量規則117
9.6 小結121
第10章 元數據與數據標準122
10.1 挑戰123
10.2 數據標準124
10.3 元數據管理125
10.4 業務定義126
10.5 參考元數據128
10.6 數據元131
10.7 業務元數據134
10.8 數據協調流程135
10.9 小結137
第11章 數據質量評價139
11.1 規劃140
11.2 業務流程評估141
11.3 準備和數據分析143
11.4 數據剖析和分析145
11.5 分析結果的綜合147
11.6 企業客戶審查149
11.7 快速數據評價小結———明確的結果150
第12章 修復和改進計畫151
12.1 按性質分類152
12.2 信息流圖155
12.3 根本原因分析157
12.4 修復158
12.5 執行159
12.6 小結159
第13章 數據質量服務水平協定160
13.1 業務驅動和成功準則161
13.2 識別數據質量規則163
13.3 建立數據質量控制166
13.4 數據質量服務水平協定166
13.5 檢查和監測168
13.6 數據質量度量指標和數據質量記分卡169
13.7 數據質量事件報告和跟蹤170
13.8 自動化指標匯集171
13.9 記分卡報告172
13.10 採取修復行動175
13.11 小結———管理使用數據質量記分卡175
第14章 數據剖析176
14.1 數據剖析的套用環境177
14.2 數據剖析：算法技術179
14.3 數據逆向工程181
14.4 異常分析182
14.5 數據質量規則發現184
14.6 元數據合規性和數據模型完整性186
14.7 協調參與者187
14.8 選擇分析數據集188
14.9 小結190
第15章 解析和標準化191
15.1 數據錯誤範例192
15.2 元數據的作用193
15.3 標記：含義的單位194
15.4 解析196
15.5 標準化198
15.6 定義規則和轉換建議199
15.7 主動與被動的矛盾202
15.8 將數據轉換整合進套用框架203
15.9 小結203
第16章 實體身份分辨205
16.1 數據糾正的誘因206
16.2 唯一身份的雙重挑戰206
16.3 什麼是實體207
16.4 識別屬性208
16.5 相似度分析和匹配流程209
16.6 匹配算法210
16.7 虛報、漏報和閾值設定212
16.8 保留213
16.9 連結和保留監測215
16.10 實體搜尋與匹配和計算複雜度215
16.11 身份分辨的套用216
16.12 業務需求評估217
16.13 小結217
第17章 檢查、監測、審核和跟蹤219
17.1 再談數據質量服務水平協定220
17.2 實行檢查和監測：技術與流程220
17.3 數據質量業務規則223
17.4 自動檢查和監測225
17.5 事故報告、通知和問題管理226
17.6 小結228
第18章 數據增強229
18.1 增強的價值230
18.2 數據增強方法230
18.3 數據增強的實例231
18.4 通過標準化增強233
18.5 通過上下文增強234
18.6 通過數據合併增強235
18.7 小結：符合規定的增強數據源237
第19章 主數據管理和數據質量238
19.1 什麼是主數據239
19.2 什麼是主數據管理240
19.3 “黃金記錄”或“統一視圖” 241
19.4 作為工具的主數據管理241
19.5 主數據管理：一種高層組件方法243
19.6 主數據使用場景245
19.7 主數據管理架構247
19.8 識別主數據250
19.9 主數據服務251
19.10 小結：走近主數據管理和數據質量256
第20章 全書總結257
20.1 組織和管理257
20.2 建立信息質量計畫263
20.3 技術和工具272
20.4 小結279
索引280
