Jakość danych: Wzmacnianie pozycji firm dzięki analityce i sztucznej inteligencji

Opinie czytelników

Książka „Jakość danych: Empowering Businesses with Analytics and AI” autorstwa Prashantha Southekala jest wysoko ceniona za jasność, praktyczność i wnikliwą treść na temat zarządzania danymi i ich jakości. Jest uważana za cenne źródło informacji dla specjalistów ds. danych i wszystkich osób zaangażowanych w podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Książka jest dobrze skonstruowana, przejrzysta i łatwa do zrozumienia, dzięki czemu jest dostępna dla czytelników na każdym poziomie ich podróży z danymi. Oferuje praktyczne zastosowania i spostrzeżenia, które mogą znacząco wpłynąć na styl pracy. Informacje przedstawione są w sposób nietechniczny, bez promowania konkretnego oprogramowania, co zwiększa jej atrakcyjność. Zawiera również przydatne wskazówki dotyczące poprawy jakości danych i podkreśla znaczenie dbania o jakość danych przez cały cykl ich życia.

Niektórzy użytkownicy nie wspomnieli o żadnych konkretnych wadach, ale może to być postrzegany brak dogłębnego omówienia zaawansowanych tematów związanych z jakością danych. Ponadto początkowe skupienie się na podstawach może nie zaspokoić potrzeb osób poszukujących zaawansowanych lub niszowych spostrzeżeń.

(na podstawie 10 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI

Zawartość książki:

Odkryj, jak osiągnąć cele biznesowe, opierając się na solidnych danych wysokiej jakości.

W książce Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI, weteran w dziedzinie danych i analityki przedstawia praktyczną i praktyczną dyskusję na temat tego, jak przyspieszyć wyniki biznesowe przy użyciu wysokiej jakości danych. W książce poznasz techniki definiowania i oceny jakości danych, dowiesz się, jak zapewnić, że praktyki gromadzenia danych w Twojej firmie unikają typowych pułapek i niedociągnięć, poprawiają poziom jakości danych w firmie i gwarantują, że wynikowe dane są przydatne do zasilania aplikacji analitycznych wysokiego poziomu i sztucznej inteligencji.

Autor pokazuje, jak

⬤ przygotować profil jakości danych, w tym odpowiednie techniki, kryteria i wskaźniki KPI

⬤ Zidentyfikować przyczyny źródłowe problemów z jakością danych w firmie, oprócz omówienia 16 typowych przyczyn źródłowych, które pogarszają jakość danych w organizacji.

⬤ Sformułowanie architektury referencyjnej dla jakości danych, w tym praktycznych wzorców projektowych do naprawy jakości danych.

⬤ Wdrożenie 10 najlepszych praktyk w zakresie jakości danych i wymaganych możliwości w celu poprawy operacji, zgodności i możliwości podejmowania decyzji w firmie.

Niezbędne źródło informacji dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych, specjalistów ds. analizy biznesowej, dyrektorów ds. technologii i danych oraz wszystkich innych osób zainteresowanych gromadzeniem i wykorzystywaniem wysokiej jakości danych, Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI znajdzie się również na półkach liderów biznesu zainteresowanych dowiedzeniem się więcej o tym, co odróżnia solidne dane od reszty.