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• 010 __ |a 978-7-111-76466-3 |d CNY99.00

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 数据质量实践手册 |A shu ju zhi liang shi jian shou ce |e 4步构建高质量数据体系 |f 普拉桑特·苏特卡尔著 |d = Data quality |e empowering businesses with analytics and Al |f Prashanth Southekal |g 马欢, 巫雪辉译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024.10

• 215 __ |a 13, 201页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 数据科学与大数据技术丛书 |A shu ju ke xue yu da shu ju ji shu cong shu

• 306 __ |a 由John Wiley & Sons公司授权出版

• 314 __ |a 普拉桑特·苏特卡尔博士, 知名的数据分析和人工智能顾问、作家和教授, 曾为包括宝洁、通用电气、壳牌、苹果、联邦快递和SAP在内的80多家公司提供咨询服务。马欢, DAMA中国主席, DAMA中国数据管理社区主理人, 获得CDMP Master认证, 是《数据管理知识体系指南 (DMBOK)》第1版和第2版的主要译者, 对DAMA的数据管理知识体系有深刻的认识和理解, 翻译了多部作品。巫雪辉, 资深数据架构师和数据团队管理者, 获得CDMP Master认证, 拥有超过20年的数据管理领域的项目实施经验, 职业生涯一直专注于大数据技术的研发、应用和创新, 特别是在数据治理和数据质量管理方面, 积累了丰富的项目实践经验和深入的技术见解。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书介绍了数据质量管理和治理的核心概念, 以及定义和评估数据质量的技术, 以提高业务中的数据质量水平, 并确保生成的数据支持高级分析和AI应用程序。本书还给出了4步DARS法实现的高质量数据体系。这种方法是战略和战术的结合, 旨在从数据中为企业提供最大价值。本书内容涵盖: 定义篇, 旨在确定数据质量及其特征或维度, 以实现读者对数据和数据质量的共同理解 ; 评估篇, 用于确定各项数据质量水平并查明问题根源 ; 实现篇, 即贯彻行业最佳实践, 改善数据生命周期的数据质量 ; 持续篇, 用于确保已实现的所有好处得以延续。本书按照经过验证的最佳实践, 为读者提供实用的指导建议, 帮助他们在数据质量管理和治理方面取得成功。

• 410 _0 |1 2001 |a 数据科学与大数据技术丛书

• 510 1_ |a Data quality : empowering businesses with analytics and Al |z eng

• 517 1_ |a 4步构建高质量数据体系 |A 4 bu gou jian gao zhi liang shu ju ti xi

• 606 0_ |a 数据管理 |A shu ju guan li |x 质量管理 |x 研究

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _1 |a 苏特卡尔 |A su te ka er |g (Southekal, Prashanth) |4 著

• 702 _0 |a 马欢 |A ma huan |4 译

• 702 _0 |a 巫雪辉 |A wu xue hui |4 译

• 801 _0 |a CN |b 安徽时代 |c 20250724

• 905 __ |a AHLSL |d TP274/188