Opinie czytelników
Podsumowanie:Practical Data Quality to wysoko ceniony przewodnik dla profesjonalistów zajmujących się zarządzaniem danymi, podkreślający krytyczność jakości danych w podejmowaniu decyzji i efektywności organizacyjnej. Książka dostarcza praktycznych spostrzeżeń, szablonów i rzeczywistych przykładów, które pomagają czytelnikom skutecznie wdrażać ulepszenia jakości danych.
Zalety:Książka jest praktyczna i istotna, oferując jasny język i praktyczne narzędzia dla specjalistów ds. danych i liderów biznesowych. Zawiera rzeczywiste przykłady, powtarzalne szablony i strategie angażowania interesariuszy, dzięki czemu złożone koncepcje jakości danych są przystępne. Na pochwałę zasługuje również wciągający język i kompleksowe omówienie zarządzania jakością danych.
Wady:Chociaż książka obejmuje wiele ważnych aspektów jakości danych, niektórzy recenzenci zauważyli, że nie zagłębia się ona w nowoczesne tematy stosu danych ani współczesne metody testowania jakości danych. Ponadto, książka może być przeznaczona głównie dla osób zajmujących się aplikacjami korporacyjnymi, potencjalnie ograniczając jej zastosowanie dla szerszego grona odbiorców.
(na podstawie 8 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Practical Data Quality: Learn practical, real-world strategies to transform the quality of data in your organization
Zawartość książki:
Zidentyfikuj problemy związane z jakością danych, wykorzystaj rzeczywiste przykłady i szablony, aby wprowadzić zmiany i odblokować korzyści płynące z ulepszonych danych w procesach i podejmowaniu decyzji.
Kluczowe cechy:
⬤ Zdobądź praktyczne wyjaśnienie koncepcji jakości danych i konieczności zmian, gdy dane są słabe.
⬤ Uzyskanie wglądu w łączenie celów biznesowych i danych w celu kierowania właściwymi priorytetami jakości danych.
⬤ Zapoznanie się z cyklem życia jakości danych i przyspieszenie poprawy dzięki przykładom z życia wziętym.
⬤ Zakup książki w wersji drukowanej lub Kindle obejmuje bezpłatny eBook w formacie PDF.
Opis książki:
Niska jakość danych może prowadzić do zwiększonych kosztów, utrudniać wzrost przychodów, utrudniać podejmowanie decyzji i wprowadzać ryzyko do organizacji. Prowadzi to do tego, że pracownicy, klienci i dostawcy uważają każdą interakcję z organizacją za frustrującą.
Praktyczna jakość danych zapewnia kompleksowe spojrzenie na zarządzanie jakością danych w organizacji, obejmując wszystko, od przypadków biznesowych po trwałe wprowadzanie ulepszeń w organizacji. Każdy rozdział wyjaśnia kluczowy element zarządzania jakością danych, od łączenia strategii i danych po profilowanie i projektowanie reguł biznesowych, które ujawniają złe dane. Książka przedstawia zestaw wypróbowanych i przetestowanych raportów, które podkreślają złe dane i pozwalają opracować plan wprowadzenia poprawek. W całej książce będziesz pracować z rzeczywistymi przykładami i wykorzystywać szablony wielokrotnego użytku, aby przyspieszyć swoje inicjatywy.
Pod koniec tej książki zrozumiesz każdy etap inicjatywy związanej z jakością danych i będziesz w stanie szybko osiągnąć wymierne rezultaty dla swojej organizacji.
Czego się dowiesz:
⬤ Badać jakość danych i zobaczyć, jak wpisuje się ona w program zarządzania danymi.
⬤ Wyróżnić swoją organizację na tle innych poprzez poprawę jakości danych.
⬤ Stworzyć uzasadnienie biznesowe i uzyskać wsparcie dla swojej inicjatywy w zakresie jakości danych.
⬤ Dowiedz się, w jaki sposób można połączyć strategię biznesową z procesami, analizami i danymi, aby uzyskać tylko najważniejsze zasady dotyczące jakości danych.
⬤ Monitorowanie danych za pomocą angażujących, przyjaznych dla biznesu pulpitów nawigacyjnych jakości danych.
⬤ Włączenie jakości danych do codziennych działań biznesowych, aby pomóc w osiągnięciu celów.
⬤ Unikanie typowych błędów podczas wdrażania praktyk jakości danych.
Dla kogo jest ta książka:
Ta książka jest przeznaczona dla analityków danych, inżynierów danych i dyrektorów ds. danych, którzy chcą zrozumieć praktyki jakości danych i ich wdrażanie w swojej organizacji. Książka ta będzie również pomocna dla liderów biznesu, którzy widzą, że dane negatywnie wpływają na ich sukces i zespoły danych, które chcą zoptymalizować swoje podejście do jakości danych. Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość podstaw jakości danych.
