Executing Data Quality Projects pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Danette McGilvray

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2008-7

价格:385.00元

装帧:

isbn号码:9780123743695

丛书系列:

图书标签:

• Data
• Data Quality
• Data Governance
• Data Management
• Project Management
• Business Intelligence
• Data Analysis
• Data Integration
• Information Management
• Data Strategy
• DQ Projects

《数据质量的制胜之道：项目实践指南》 在当今数据驱动的商业环境中，数据的质量直接关系到企业的决策准确性、运营效率乃至核心竞争力。然而，在实际的数据质量项目执行过程中，团队常常面临种种挑战：需求不明确、范围蔓延、技术选型困难、沟通不畅、成果难以量化等，这些都可能导致项目陷入僵局，甚至以失败告终。 《数据质量的制胜之道：项目实践指南》正是为了解决这些痛点而诞生的。本书并非探讨抽象的数据质量理论，而是聚焦于如何系统性、实操性地规划、执行和交付一个成功的数据质量项目。它将带你穿过数据质量项目的迷雾，提供一套清晰、可行的行动框架，帮助你从零开始，稳步推进，最终实现预期的业务价值。 本书的核心在于“项目实践”。我们深知，再精妙的理论也需要落地才能产生效益。因此，全书围绕数据质量项目的生命周期展开，涵盖了从项目启动到成果交付的每一个关键环节，并辅以大量的案例分析和实践建议。 第一部分：奠定坚实基础——项目启动与规划 明确业务目标与数据质量需求： 我们将从根本上探讨如何将模糊的业务痛点转化为具体、可衡量的“数据质量需求”。这不仅仅是识别“脏数据”，而是理解“哪些数据质量问题阻碍了特定的业务目标”，以及“需要达到什么样的数据质量标准才能有效支持业务”。我们将介绍多种需求收集和分析方法，确保项目方向始终与业务紧密对齐。 界定项目范围与可交付成果： 数据质量项目往往容易因范围蔓延而失控。本书将指导你如何清晰地界定项目的边界，明确哪些数据域、哪些质量维度、哪些业务场景将是项目的焦点。我们将探讨制定SMART（具体、可衡量、可达成、相关、有时限）项目目标的重要性，并教授如何定义切实可行的可交付成果，为项目的成功奠定基石。 组建高效项目团队与角色划分： 一个成功的数据质量项目离不开一支协作高效的团队。本书将详细分析数据质量项目所需的核心角色，如数据所有者、数据 Steward、数据分析师、数据工程师、业务分析师以及项目经理等，并阐述他们在项目不同阶段的职责与协作方式。我们将提供团队组建的实用技巧，以及如何在新成员加入时快速实现知识传递。 制定切实可行的项目计划： 从任务分解到时间节点，从资源分配到风险预估，本书将引导你制定一份详细且具有操作性的项目计划。我们将探讨如何根据数据质量问题的复杂性、数据量以及团队能力来合理安排项目进度，并提供常用的项目管理工具和技术。 第二部分：驱动项目进展——数据质量评估与改进 全面理解数据质量维度： 本书将深入剖析数据质量的多个维度，包括准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性、有效性等，并解释每个维度在不同业务场景下的具体含义和衡量方法。我们将强调，数据质量并非单一指标，而是多维度综合考量的结果。 数据质量现状评估方法： 如何客观地评估当前数据的质量水平？本书将介绍多种实用的数据质量评估技术，包括数据剖析、规则定义、质量度量指标的设定与计算，以及自动化质量检测工具的应用。我们将教你如何从宏观到微观，系统地识别数据质量的症结所在。 数据清洗与修复策略： 识别问题只是第一步，如何有效修复才是关键。本书将探讨各种数据清洗和修复的策略，从自动化规则脚本到人工干预，从数据转换到第三方数据源比对。我们将强调在修复过程中如何权衡效率、成本与数据准确性，并提供不同场景下的最佳实践。 数据质量规则的定义与管理： 数据质量规则是保障数据质量持续性的核心。本书将指导你如何根据业务需求和数据特性，设计、开发、测试和部署一套行之有效的数据质量规则。我们将探讨规则的标准化、版本控制以及如何将其融入日常的数据处理流程中。 数据治理在质量改进中的作用： 数据质量并非孤立的项目，而是数据治理体系的重要组成部分。本书将阐述如何将数据质量改进融入更广泛的数据治理框架，包括数据标准、数据生命周期管理、元数据管理等，从而实现数据质量的长期、可持续提升。 第三部分：巩固项目成果——监控、运维与持续改进 建立数据质量监控机制： 数据质量不是一次性的工程，而是需要持续关注的过程。本书将教授如何建立一套完善的数据质量监控体系，包括实时监控、周期性报告以及异常告警机制。我们将探讨如何利用可视化工具展示数据质量趋势，以便及时发现潜在问题。 数据质量的自动化与流程集成： 如何让数据质量管理更加高效？本书将重点介绍自动化技术在数据质量项目中的应用，包括自动化数据剖析、自动化质量检测、自动化修复流程等。我们将探讨如何将数据质量检查无缝集成到数据ETL/ELT流程、数据管道以及业务应用中。 量化项目价值与ROI： 如何证明数据质量项目的成效？本书将提供多种量化项目价值的方法，包括从提高运营效率、降低运营成本、改善客户体验、支持更精准的决策等方面来衡量投资回报率（ROI）。我们将引导你建立一套有效的项目绩效评估体系。 数据质量的持续改进与文化建设： 数据质量的提升是一个持续演进的过程。本书将探讨如何建立数据质量的持续改进机制，包括定期回顾、经验总结、流程优化以及引入新的技术和方法。同时，我们将强调培养组织内数据质量意识和文化的重要性，让数据质量成为每个人的责任。 案例分析与实战演练： 全书穿插多个真实世界的数据质量项目案例，涵盖不同行业和不同业务场景。这些案例将深入剖析项目中的具体挑战、采取的解决方案以及最终取得的成效，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 《数据质量的制胜之道：项目实践指南》不仅是一本操作手册，更是一位经验丰富的向导，它将帮助你规避项目中的常见陷阱，有效地管理资源，克服技术难题，并最终交付一个真正有价值的数据质量解决方案。无论你是刚刚踏入数据质量领域的新手，还是经验丰富的项目经理，本书都将是你手中不可或缺的利器，助你引领数据质量项目走向成功。

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最后，这本书的排版和校对工作也做得非常不专业，严重影响了阅读的流畅性。书中有好几处明显的技术图表显示不清晰，线条交叠，关键的指标数字模糊不清，我不得不借助放大镜才能辨认出那些原本应该是核心信息的数值。更要命的是，我在阅读过程中发现了好几处明显的笔误和术语使用不一致的地方，比如在同一章节里，同一个概念一会儿被称作“数据准确性”，一会儿又被混用为“数据真实度”，这对于需要精确定义的质量管理领域来说，是不可容忍的疏忽。一本专注于“执行”的书籍，理应在每一个细节上都体现出严谨和专业，因为它所教授的正是这种对细节的关注。但事实是，这本书本身在细节上的粗糙程度，就已经给所有试图学习如何打造高质量成果的人，上了一堂反面教材课。我读完后感觉收获寥寥，更多的是对出版方和编辑部严谨性产生了深深的质疑。

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这本《Executing Data Quality Projects》的封面设计简直就是一场视觉的灾难。那种低饱和度的灰色和蓝色调，配上一个抽象的、看起来像是数据库结构图的图案，让人感觉不到任何活力。我拿到书的时候，心里就在嘀咕，这真的会是一本关于“执行”的项目指南吗？它看起来更像是一本过时的技术手册，沉睡在某个图书馆的角落里，等待着被遗忘。书页的纸张质量也让人皱眉头，那种略带粗糙的触感，仿佛每一次翻页都在提醒你，这是一本注重“理论”而非“实践”的产物。我原本期望看到一些关于项目启动、团队协作、风险管理或者甚至是一些成功的案例分析的鲜活内容，但这份外在的包装，着实让人提不起兴趣去深究其内在的价值。如果说数据质量项目需要的是一种前瞻性和执行力，那么这本书的外观设计恰恰传递出一种沉闷和保守的气息，仿佛它里面讨论的都是十年前的标准流程，让人不禁怀疑，作者是否真的跟上了近年来数据治理的快速步伐。

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说实话，我对数据质量领域的热情很高，所以当这本书刚出版时，我立刻下单了。然而，阅读体验简直是一场煎熬。书中的叙事风格极其枯燥，几乎没有使用任何引人入胜的故事或者生动的比喻来解释那些复杂的概念。它更像是一份冗长的操作规程清单，每一个步骤都用最平铺直叙的语言堆砌而成，缺乏必要的上下文和情境化的分析。例如，在谈到“数据清洗流程设计”这一关键环节时，作者似乎默认读者已经对SQL、ETL工具以及各种数据源的特性了如指掌，直接跳入了技术细节的罗列，完全没有提供一个让新手能够快速上手的脚手架。我期待的是能从中学到如何在资源有限的情况下，为不同类型的业务部门制定切实可行的、有针对性的数据质量改进方案，而不是这种“一刀切”的通用模板。读完好几章后，我感觉自己的大脑被大量专业术语塞满，但真正可以付诸实践的“诀窍”却寥寥无几，这对于一本声称教人“执行”的项目书来说，是致命的缺陷。

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从项目管理的角度来看，这本书对“变更管理”和“利益相关者沟通”这些软技能的探讨，肤浅得令人发指。数据质量项目的失败，往往不是因为技术实现不了，而是因为跨部门的阻力、业务部门的不配合，以及高层领导对投入产出比的质疑。我原本希望书中能提供一些高超的谈判技巧、如何构建有效的数据质量委员会，或者如何量化数据质量改进带来的业务价值（ROI）。但是，书中关于“沟通”的部分，仅仅停留在“需要定期开会”和“准备报告”这种幼儿园级别的建议上。我需要的是那种能让人在面对顽固的业务主管时，能够自信地说服他们投入资源的实战策略，而不是空泛的道德呼吁。这本书似乎彻底忽视了数据质量项目在组织内部推行时所固有的政治和文化挑战，将复杂的“人”的问题简化为简单的“流程”问题，这暴露了作者可能只是一位纯粹的技术专家，而非一位经验丰富的项目领导者。

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这本书的结构安排也显得非常混乱，缺乏一个清晰的逻辑主线来引导读者从概念到实施的全过程。它似乎将各种数据质量相关的知识点随意地散落在不同的章节中，仿佛是作者将自己多年的笔记随意拼凑在一起。例如，关于“数据治理框架”的讨论，应该是一个贯穿始终的基石，但在书中却被分散到第三章的末尾和第八章的开头，使得读者很难建立起一个完整的、系统的认知地图。更令人沮丧的是，书中对“技术选型”的讨论几乎是避而不谈的。在这个数据工具百花齐放的时代，一个实用的项目执行指南，理应包含对市面上主流工具的优缺点分析，或者至少提供一个评估标准的框架。然而，本书在这方面却显得异常保守和模糊，仿佛作者只熟悉自己多年前用过的几款老旧软件。这种对当前技术环境的脱节，使得这本书的实用价值大打折扣，对于希望在现代数据环境中推动变革的专业人士来说，它提供的指导价值微乎其微。

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