數據質量管理實踐手冊

馬歡 楊曉敏

數據質量管理實踐手冊

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商品描述

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流程、決策及合規的潛在影響，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，從構建業務案例到管理初期的繁忙階段，再到確定關鍵利益相關者並明確數據規則，為讀者提供了清晰的操作路徑。此外，書中還介紹了數據監控與修正的有效方法，並探討瞭如何將良好的數據實踐融入企業日常運營。最後，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，並助力數據質量工作持續高效推進。 本書是企業數據質量管理的必備指南，適合各類組織的數據從業者和管理者閱讀參考。

作者簡介

馬歡，本科畢業於同濟大學，後獲得上海交通大學工學碩士學位。從開發工程師做起，擔任過系統分析師、系統架構師、項目經理等角色。具有20多年的信息系統開發設計經驗，曾經兩次獲得部級科技發展獎項。主持翻譯了《DAMA-DMBOK數據管理知識體系指南》第一版和第二版兩本專業書籍，作為骨幹編委參與編寫《國際數據之都——上海城市數字化轉型市民手冊》，此外還參與翻譯了《區塊鏈重構規則》《數據與現實》《星型模型》等多本譯著。2011年首次把數據管理專業認證CDMP引入中國，並獲得CDMP大師級認證，主理的“DAMA數據管理”是國內最活躍的專業社區之一。

目錄大綱

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 流程處理速度優先於數據治理
1.3.3 合並與收購
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 商業案例
2.4.2 數據發現
2.4.3 規則制定
2.4.4 監控
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 規劃和商業案例階段
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
3.4.1 “Excel就可以完成工作”的挑戰
3.4.2 持續費用所有權的挑戰
3.4.3 費用過高的挑戰
3.4.4 “我們為什麽需要數據質量工具”的挑戰
3.5 本章小結
第4章 數據質量方案入門
4.1 預算批準後的最初幾周最初幾周的關鍵活動
4.2 瞭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 理解和監控關鍵數據
第5章 數據發現
5.1 數據發現流程概覽
5.2 理解業務策略、目標和挑戰
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 戰略、目標、流程、分析和數據的層次結構
5.3.1 利用戰略確定優先次序
5.3.2 將挑戰與流程、數據和報告關聯
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 數據質量規則
6.1 數據質量規則介紹規則範圍
6.2 數據質量規則的主要特徵
6.2.1 規則權重
6.2.2 規則維度
6.2.3 規則優先級
6.2.4 規則閾值
6.2.5 單次規則失敗的成本
6.3 實施數據質量規則
6.3.1 設計規則
6.3.2 構建數據質量規則
6.3.3 測試數據質量規則
6.4 本章小結
第7章 根據規則監控數據
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 設計質量規則結果報告質量規則報告的典型特徵
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徵
7.4.2 覆用不合格數據報表
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 管理沈寂和重覆數據
7.5.1 管理沈寂數據
7.5.2 管理重覆數據
7.5.3 檢測重覆數據
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 確定補救活動優先級
8.2.1 重新審視收益
8.2.2 確定優先級的方法
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 補救工作常態化
8.5 瞭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 預防問題再次發生
9.1.1 預防問題再次發生的方法
9.1.2 人為失誤的持續影響
9.1.3 短期水平分析報告
9.2 持續改進質量管理規則
9.2.1 識別規則變更的策略
9.2.2 更新數據質量規則
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 為成功過渡進行規劃
9.3.3 成功過渡的標志
9.4 持續數據質量之旅
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

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