數據質量改進實踐指南

第1章 低劣數據質量的業(yè)務影響
1．1 信息價值與數據質量改進
1．2 業(yè)務期望指數與數據質量
1．3 減輕影響
1．4 若干實例
1．5 影響分類的進一步討論
1．6 業(yè)務影響分析
1．7 其他影響類別
1．8 影響分類系統和迭代改進
1．9 小結：將影響轉化為績效
第2章 組織的數據質量計劃
2．1 數據質量的良性循環(huán)
2．2 數據質量流程
2．3 利益相關者和參與者
2．4 數據質量工具
2．5 小結
第3章 數據質量成熟度
3．1 數據質量戰(zhàn)略
3．2 數據質量框架
3．3 數據質量能力／成熟度模型
3．4 框架組件與成熟度模型的映射
3．5 小結
第4章 企業(yè)行動整合
4．1 規(guī)劃行動
4．2 框架行動
4．3 操作和應用行動
4．4 范圍問題
4．5 小結
第5章 建立業(yè)務案例和數據質量路線圖
5．1 數據質量投資回報
5．2 建立業(yè)務案例
5．3 發(fā)現業(yè)務影響
5．4 研究成本
5．5 關聯影響與原因
5．6 影響矩陣
5．7 問題、問題要點和原因
5．8 關聯影響與數據缺陷
5．9 估算價值差距
5．10 劃分優(yōu)先級行動
5．11 數據質量路線圖
5．12 建立路線圖的實際步驟
5．13 責任、職責和管理
5．14 數據質量計劃的生命周期
5．15 小結
第6章 度量指標和績效改進
6．1 面向績效的數據質量
6．2 建立數據質量度量指標
6．3 測量和關鍵數據質量績效指標
6．4 統計過程控制
6．5 控制圖
6．6 多種控制圖
6．7 控制圖說明
6．8 查找特殊原因
6．9 維護控制
6．10 小結
第7章 數據治理
7．1 企業(yè)數據質量論壇
7．2 數據質量章程
7．3 任務和指導原則
7．4 角色和職責
7．5 運營結構調整優(yōu)化
7．6 數據統管
7．7 數據質量驗證和認證
7．8 問題和解決方案
7．9 數據治理和聯合社團
7．10 小結
第8章 數據質量維度
8．1 什么是數據質量維度
8．2 維度類別
8．3 數據質量維度描述
8．4 內在維度
8．5 上下文維度
8．6 定性維度
8．7 找出自己的維度
8．8 小結
第9章 數據需求分析
9．1 信息的企業(yè)用途和業(yè)務證析
9．2 業(yè)務驅動和數據依賴關系
9．3 什么是數據需求分析
9．4 數據需求分析流程
9．5 定義數據質量規(guī)則
9．6 小結
第10章 元數據與數據標準
10．1 挑戰(zhàn)
10．2 數據標準
10．3 元數據管理
10．4 業(yè)務定義
10．5 參考元數據
10．6 數據元
10．7 業(yè)務元數據
10．8 數據協調流程
10．9 小結
第11章 數據質量評價
11．1 規(guī)劃
11．2 業(yè)務流程評估
11．3 準備和數據分析
11．4 數據剖析和分析
11．5 分析結果的綜合
11．6 企業(yè)客戶審查
11．7 快速數據評價小結——明確的結果
第12章 修復和改進計劃
12．1 按性質分類
12．2 信息流圖
12．3 根本原因分析
12．4 修復
12．5 執(zhí)行
12．6 小結
第13章 數據質量服務水平協議
13．1 業(yè)務驅動和成功準則
13．2 識別數據質量規(guī)則
13．3 建立數據質量控制
13．4 數據質量服務水平協議
13．5 檢查和監(jiān)測
13．6 數據質量度量指標和數據質量記分卡
13．7 數據質量事件報告和跟蹤
13．8 自動化指標匯集
13．9 記分卡報告
13．10 采取修復行動
13．11 小結——管理使用數據質量記分卡
第14章 數據剖析
14．1 數據剖析的應用環(huán)境
14．2 數據剖析：算法技術
14．3 數據逆向工程
14．4 異常分析
14．5 數據質量規(guī)則發(fā)現
14．6 元數據合規(guī)性和數據模型完整性
14．7 協調參與者
14．8 選擇分析數據集
14．9 小結
第15章 解析和標準化
15．1 數據錯誤范例
15．2 元數據的作用
15．3 標記：含義的單位
15．4 解析
15．5 標準化
15．6 定義規(guī)則和轉換建議
15．7 主動與被動的矛盾
15．8 將數據轉換整合進應用框架
15．9 小結
第16章 實體身份分辨
16．1 數據糾正的誘因
16．2 唯一身份的雙重挑戰(zhàn)
16．3 什么是實體
16．4 識別屬性
16．5 相似度分析和匹配流程
16．6 匹配算法
16．7 虛報、漏報和閾值設定
16．8 保留
16．9 鏈接和保留監(jiān)測
16．10 實體搜索與匹配和計算復雜度
16．11 身份分辨的應用
16．12 業(yè)務需求評估
16．13 小結
第17章 檢查、監(jiān)測、審核和跟蹤
17．1 再談數據質量服務水平協議
17．2 實行檢查和監(jiān)測：技術與流程
17．3 數據質量業(yè)務規(guī)則
17．4 自動檢查和監(jiān)測
17．5 事故報告、通知和問題管理
17．6 小結
第18章 數據增強
18．1 增強的價值
18．2 數據增強方法
18．3 數據增強的實例
18．4 通過標準化增強
18．5 通過上下文增強
18．6 通過數據合并增強
18．7 小結：符合規(guī)定的增強數據源
第19章 主數據管理和數據質量
19．1 什么是主數據
19．2 什么是主數據管理
19．3 “黃金記錄”或“統一視圖”
19．4 作為工具的主數據管理
19．5 主數據管理：一種高層組件方法
19．6 主數據使用場景
19．7 主數據管理架構
19．8 識別主數據
19．9 主數據服務
19．10 小結：走近主數據管理和數據質量
第20章 全書總結
20．1 組織和管理
20．2 建立信息質量計劃
20．3 技術和工具
20．4 小結
索引