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数据质量工程实践

Danette McGilvray

数据质量管理的经典著作,系统介绍了数据质量评估、改进和控制的框架、方法和工具,强调数据质量的业务价值。

数据质量数据管理工程实践

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数据质量工程实践

Danette McGilvray

Danette McGilvray

你好,我是 Danette McGilvray。

写《数据质量工程实践》那几年,我最想让读者记住一句话:

数据质量是数据价值的基础

—— 多数人第一眼不会同意。你呢,你第一反应是什么?

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这段对话

核心观点4

1

数据质量是数据价值的基础

2

数据质量评估需要多维度的指标

3

数据质量改进需要持续的过程

4

数据质量控制需要技术和管理的结合

读者笔记

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数据质量工程实践》读书笔记 · Danette McGilvray

数据质量管理的经典著作,系统介绍了数据质量评估、改进和控制的框架、方法和工具,强调数据质量的业务价值。

4 条核心观点

  1. 数据质量是数据价值的基础
  2. 数据质量评估需要多维度的指标
  3. 数据质量改进需要持续的过程
  4. 数据质量控制需要技术和管理的结合

以上是《数据质量工程实践》(Danette McGilvray著)的核心观点AI解读。点击上方「与作者对话」,可以直接向Danette McGilvray提问,深入了解这本书。