基本信息
- 原书名:Measuring Data Quality for Ongoing Improvement: A Data Quality Assess-ment Framework

内容简介
计算机书籍
本书将向你展示如何持续地测量和监控数据质量,并确保质量。你将从测量的一般概念开始,并完成一个具有超过48种测量类型的详细框架,这些测量类型涉及5个质量维度:完备性、及时性、一致性、有效性和完整性。持续测量而不是一次性操作,将帮助你的组织把数据质量提升到一个新水平。这个测量质量的浅显方法能被业务和,丁两方面的人员理解,并提供如何在任何组织内采用DQAF的实践指导,使你能够设定测量的优先级并高效地针对结果做出报告。
本书不仅介绍使用数据测量结果来治理和提高数据质量的策略,为在数据资产中应用这个框架提供翔实指导,而且包括用于趋势分析且对数据质量结果进行定义和归类的概念性模型,以及对持续测量和监控的普遍业务需求。通过阅读本书,你将能够确定应该优先实现哪些测量类型,了解将它们放置在数据流中的什么地方,以及测量的执行频度。
作译者
作为一名活跃的专业人士,劳拉曾在麻省理工学院的信息质量会议、信息和数据质量国际协会(IAIDQ)以及数据治理组织(DGO)主办的会议上发表论文。在2009年与2010年,她曾担任IAIDQ会员服务总监。
加入Optum Insight公司之前,劳拉在商业保险行业从事了八年的内部通信和信息技术工作。她拥有IAIDQ颁发的IQCP(信息质量认证专家)证书,这是麻省理工学院的信息质量领域的一种证书,她在富兰克林和马歇尔学院取得了英语和历史学士学位,并在罗切斯特大学(纽约州)取得了英国文学博士学位。
目录
致谢
作者简介
概述1
第一部分 概念和定义
第1章 数据13
1.1 目的13
1.2 数据13
1.3 数据表示14
1.4 数据事实20
1.5 数据作为产品20
1.6 数据作为分析的输入21
1.7 数据和期望21
1.8 信息22
1.9 总结思考23
第2章 数据、人员和系统25
2.1 目的25
2.2 企业或组织25
2.3 IT与业务26
2.4 数据生产者27
媒体评论
——DavidPlotkin,EMC2咨询顾问