数据质量管理实践手册

本书教你轻松掌握改善组织数据质量的实用策略

本书深入剖析了组织中数据质量的重要性及提升方法，为组织打造优质数据提供了全面的指导。书中首先揭示了糟糕的数据质量对企业流程、决策及合规的潜在影响，进而阐述了提高数据质量的核心要素和端到端的实践流程。详细解析了数据质量提升方案的每个步骤，从构建业务案例到管理初期的繁忙阶段，再到确定关键利益相关者并明确数据规则，为读者提供了清晰的操作路径。此外，书中还介绍了数据监控与修正的有效方法，并探讨了如何将良好的数据实践融入企业日常运营。最后，作者总结了一份提升数据质量的完整纲要，配以实例和模板工具，以点燃读者的探索热情，并助力数据质量工作持续高效推进。
本书是企业数据质量管理的必备指南，适合各类组织的数据从业者和管理者阅读参考。

译者序
序
贡献者
前言
第1部分入门
第1章数据质量对组织的影响
1.1本书的价值
1.1.1高层支持的重要性
1.1.2问题数据的详细定义
1.1.3问题数据与完美数据
1.2问题数据的影响
1.2.1量化问题数据的影响
1.2.2问题数据的深层次影响
1.3产生问题数据的原因
1.3.1数据文化缺失
1.3.2流程处理速度优先于数据治理
1.3.3合并与收购
1.4本章小结
第2章数据质量原则
2.1在数据治理背景下的数据质量
2.1.1数据治理作为一门学科
2.1.2数据治理工具和主数据管理
2.1.3如何将数据质量融入数据治理和主数据管理
2.2公认的数据质量原则和术语
2.2.1数据质量基本术语的定义
2.2.2数据质量维度
2.3数据质量方案的利益相关方
2.4数据质量改进周期
2.4.1商业案例
2.4.2数据发现
2.4.3规则制定
2.4.4监控
2.4.5补救
2.4.6纳入日常运营
2.5本章小结
第3章数据质量的商业案例
3.1活动、组成部分和费用
3.1.1数据质量方案的活动
3.1.2早期阶段
3.1.3规划和商业案例阶段
3.2定量收益估算
3.2.1实例——计算量化收益的难度
3.2.2量化策略
3.3定性收益评估
3.3.1调查和焦点小组
3.3.2详细阐述数据质量定性风险
3.4预测领导力挑战
3.4.1“Excel就可以完成工作”的挑战
3.4.2持续费用所有权的挑战
3.4.3费用过高的挑战
3.4.4“我们为什么需要数据质量工具”的挑战
3.5本章小结
第4章数据质量方案入门
4.1预算批准后的最初几周最初几周的关键活动
4.2了解数据质量工作流早期需要的工作流
4.3为你的团队确定合适的人选将人力资源匹配到工作流中
4.4本章小结
第2部分理解和监控关键数据
第5章数据发现
5.1数据发现流程概览
5.2理解业务策略、目标和挑战
5.2.1识别利益相关方的方法
5.2.2相关方的沟通内容
5.3战略、目标、流程、分析和数据的层次结构
5.3.1利用战略确定优先次序
5.3.2将挑战与流程、数据和报告关联
5.4数据剖析的基础知识
5.4.1数据剖析工具的经典功能
5.4.2使用能力
5.4.3连接到数据库
5.5本章小结
第6章数据质量规则
6.1数据质量规则介绍规则范围
6.2数据质量规则的主要特征
6.2.1规则权重
6.2.2规则维度
6.2.3规则优先级
6.2.4规则阈值
6.2.5单次规则失败的成本
6.3实施数据质量规则
6.3.1设计规则
6.3.2构建数据质量规则
6.3.3测试数据质量规则
6.4本章小结
第7章根据规则监控数据
7.1数据质量报告介绍
7.1.1不同层级的数据质量报告
7.1.2数据安全考虑
7.2设计高级数据质量仪表板维度和筛选
7.3设计质量规则结果报告质量规则报告的典型特征
7.4设计不合格数据报表
7.4.1不合格数据报表的典型特征
7.4.2复用不合格数据报表
7.4.3多个不合格数据报表
7.4.4导出不合格数据报表
7.5管理沉寂和重复数据
7.5.1管理沉寂数据
7.5.2管理重复数据
7.5.3检测重复数据
7.6向利益相关方展示调查结果
7.6.1成功启动数据质量报告
7.6.2将报表纳入治理中
7.7本章小结
第3部分持续提高数据质量
第8章数据质量补救
8.1整体补救过程
8.2确定补救活动优先级
8.2.1重新审视收益
8.2.2确定优先级的方法
8.3确定补救办法
8.3.1典型的补救方法
8.3.2将问题与正确的方法相匹配
8.4补救工作常态化
8.5了解工作量和成本补救的成本类型
8.6管理补救活动关键的管理活动
8.7跟踪收益
8.7.1量化示例
8.7.2追踪量化收益
8.8本章小结
第9章将数据质量纳入组织中
9.1预防问题再次发生
9.1.1预防问题再次发生的方法
9.1.2人为失误的持续影响
9.1.3短期水平分析报告
9.2持续改进质量管理规则
9.2.1识别规则变更的策略
9.2.2更新数据质量规则
9.3过渡到日常补救活动中
9.3.1成功的必要条件
9.3.2为成功过渡进行规划
9.3.3成功过渡的标志
9.4持续数据质量之旅
9.4.1数据质量方案路线图
9.4.2确定下一个方案
9.4.3获取支持
9.4.4如果后续方案没有获得批准，该怎么办？
9.5本章小结
第10章最佳实践和常见错误
10.1最佳实践
10.1.1选择最佳实践
10.1.2主要从源头管理数据质量
10.1.3落实支持性治理会议
10.1.4将数据质量纳入全组织教育计划
10.1.5改善数据管理员和数据生产者之间的关系
10.1.6本书的最佳实践
10.2常见错误
10.2.1未能实施最佳实践
10.2.2缺乏实用性
10.2.3技术驱动的数据质量规则
10.2.4一次性补救活动
10.2.5限制对数据质量结果的访问
10.2.6避免数据质量工作中的各自为政
10.3数据质量工作的未来
10.3.1大语言模型
10.3.2各组织更加重视高质量数据
10.4本章小结