Executarea proiectelor privind calitatea datelor: Zece pași către date de calitate și informații de încredere (Tm)

Recenzii ale cititorilor

Recenzile laudă în mod universal cartea lui Danette McGilvray „Executing Data Quality Projects” ca fiind un ghid cuprinzător și practic pentru îmbunătățirea calității și a gestionării datelor. Mulți utilizatori apreciază abordarea structurată, exemplele din lumea reală și metodologiile actualizate prezentate în cea de-a doua ediție. Cu toate acestea, unii recenzenți își exprimă îngrijorarea cu privire la faptul că cartea s-a extins dincolo de concentrarea sa inițială asupra calității datelor, ducând la o diluare a scopului său principal.

Ghid cuprinzător și practic, abordare structurată cu metodologii clare, bogată în exemple și modele din lumea reală, bine organizată pentru o consultare ușoară, acoperă importanța specificațiilor și definițiilor datelor, oferă o abordare sistematică în zece pași adaptabilă la diverse scenarii și este scrisă de un expert recunoscut în domeniu.

Unii recenzenți consideră că domeniul de aplicare al cărții s-a „strecurat” prea mult în subiecte conexe dincolo de calitatea datelor, diluând potențial obiectivul principal. Există dezacorduri minore cu privire la terminologia și interpretările specifice utilizate pe parcursul cărții.

(pe baza a 10 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Executing Data Quality Projects: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information (Tm)

Conținutul cărții:

Executing Data Quality Projects, ediția a doua prezintă o abordare structurată, dar flexibilă, pentru crearea, îmbunătățirea, susținerea și gestionarea calității datelor și informațiilor în cadrul oricărei organizații.

Studiile arată că problemele legate de calitatea datelor costă întreprinderile miliarde de dolari în fiecare an, datele slabe fiind asociate cu risipa și ineficiența, cu credibilitatea afectată în rândul clienților și furnizorilor și cu incapacitatea organizației de a lua decizii corecte. Ajutorul este aici! Această carte descrie o abordare dovedită în zece pași, care combină un cadru conceptual pentru înțelegerea calității informațiilor cu tehnici, instrumente și instrucțiuni pentru punerea în practică a abordării - cu rezultatul final de date și informații de încredere de înaltă calitate, atât de critice pentru organizațiile de astăzi dependente de date.

Abordarea celor zece pași se aplică tuturor tipurilor de date și tuturor tipurilor de organizații - cu scop lucrativ din orice industrie, non-profit, guvern, educație, sănătate, știință, cercetare și medicină. Această carte include numeroase modele, exemple detaliate și sfaturi practice pentru executarea fiecărui pas. În același timp, cititorii sunt sfătuiți cum să selecteze pașii relevanți și să îi aplice în moduri diferite pentru a aborda cât mai bine numeroasele situații cu care se vor confrunta. Prezentarea permite consultarea rapidă, cu un format ușor de utilizat care evidențiază conceptele și definițiile cheie, punctele de control importante, activitățile de comunicare, cele mai bune practici și avertismentele. Experiența clienților și utilizatorilor reali ai celor zece pași oferă exemple reale de realizări pentru pași, plus studii de caz evidențiate, în bara laterală, denumite Zece pași în acțiune.

Această carte utilizează proiectele ca vehicul pentru activitatea de calitate a datelor, iar cuvântul este utilizat în sens larg pentru a include 1) proiecte focalizate de îmbunătățire a calității datelor, cum ar fi îmbunătățirea datelor utilizate în gestionarea lanțului de aprovizionare, 2) activități de calitate a datelor în cadrul altor proiecte, cum ar fi construirea de noi aplicații și migrarea datelor din sistemele moștenite, integrarea datelor ca urmare a fuziunilor și achizițiilor sau descâlcirea datelor ca urmare a destrămării organizațiilor și 3) utilizarea ad hoc a etapelor, tehnicilor sau activităților de calitate a datelor în cursul activității zilnice. Abordarea celor zece pași poate fi, de asemenea, utilizată pentru a îmbogăți SDLC-ul standard al unei organizații (fie el secvențial sau Agile) și completează metodologiile generale de îmbunătățire, cum ar fi Six Sigma sau Lean. Nu există două proiecte de calitate a datelor la fel, dar natura flexibilă a celor zece pași înseamnă că metodologia poate fi aplicată tuturor.

Noua ediție a doua evidențiază subiecte precum inteligența artificială și învățarea automată, internetul obiectelor, securitatea și confidențialitatea, analitica, cerințele legale și de reglementare, știința datelor, big data, lacurile de date și cloud computing, printre altele, pentru a arăta dependența acestora de date și informații și de ce calitatea datelor este mai relevantă și mai critică acum decât oricând înainte.