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| 編輯推薦： |
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数字经济创新驱动与技术赋能系列丛书新作，国际知名数据管理领域专家达内特·麦吉利夫雷（Danette.McGil-vray）经典之作的全新改版。由多位国内数据质量管理领域享有声望的行业专家翻译，详解“数据质量管理十步法”这一公认的管理信息和数据质量行之有效的方法。
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| 內容簡介： |
本书是一部通过提供一套易于遵守及操作的方法论来实现高质量数据管理的实践指南。内容
全面、详细，并有许多实用的建议和模板，第1版推出后，已成为全球信息质量实践者的书
籍，甚至已成为美国阿肯色大学信息质量研究生项目的教科书。
本书共7章，内容包括数据质量和依赖于数据的世界、数据质量实践、关键概念、十步法流
程、设计项目结构、其他技巧和工具，以及写在最后的话。
作者将信息质量的概念框架与改善信息质量的技术、工具、操作指南相结合，提出并详细描
述了获取高质量数据和可信信息的十步法。作为本书的最新改版，作者进一步阐明并更新了流程
步骤和支持模板，整合了一些有价值的示例和案例，说明了近些年技术和数据生产的演变。
本书内容丰富，理论和实践相结合，易读性和可操作性强，可以作为数据质量管理的入门和
进阶用书，还可作为数据治理、信息技术、数据分析等领域人员的参考用书，也适合任何试图找
到完善、实用且有效的书面建议来实现高质量数据的团队或个人。
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| 關於作者： |
达内特·麦吉利夫雷（Danette.McGil-vray）是Granite.Falls.Consulting，.Inc.的总裁和负责人，Danette因其著作《数据质量管理十步法：获取高质量数据和可信信息》原书第2版(Elsevier/Academic Press， 2021)而闻名，
该书堪称数据管理领域书籍的经典之作，口碑卓著。作为一名国际上受尊敬的专家，Danette提出的“十步法”已被公认为管理信息和数据质量的行之有效的方法。她还是《领导者的数据宣言》的合著者，该书被翻译成21种语言。
本书翻译组
中国软件评测中心 吴志刚 王 闯 李天池
中国信息通信研究院 魏 凯 周京晶
中国电子技术标准化研究院 张 群 汪小娟
国家工业信息安全发展研究中心 彭文华
中国建设银行 车春雷
中国广核集团有限公司 范凌峰
中核核信信息技术（北京）有限公司 姜礼瑞 唐 更
申万宏源证券有限公司 石宏飞
国家电网有限公司 梁云丹
国家电网有限公司大数据中心 周春雷
清华大学 袁 芳
BSI英国标准协会 潘 蓉
国际数据管理协会中国分会( DAMAChina ) 汪广盛
恩核（北京）信息技术有限公司 郑保卫
御数坊（北京）科技有限公司 刘 晨 王少锋 马占有 赵 佳 黄 燕 方俊霆 吕 伟 莫钦渝 李宗锴 牛一锋 么艳丽 郭 星
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| 目錄：
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推荐语
献给
致谢
前言
绪论1
著书目的1
本书内容2
目标读者和使用指南4
第2版出版原因6
对读者的期望7
开始吧7
本书结构8
第1章 数据质量和依赖于数据的世界11
数据，无处不在的数据12
高质量数据的趋势和需求13
数据和信息—需要被管理的资产16
领导者数据宣言17
您能做什么19
您准备好改变了吗21
第2章 数据质量实践23
简介24
关于工具的说明24
真正的问题需要真正的解决方案25
关于数据质量十步法26
数据行动三角28
团队筹备35
管理层参与39
关键术语40
小结42
第3章 关键概念43
简介44
信息质量框架44
信息生命周期54
数据质量维度62
业务影响技巧68
数据类别72
数据规范79
数据治理与数据管理专员制92
数据质量十步法流程概述94
数据质量改进循环96
概念和行动—建立连接98
小结102
第4章 十步法流程103
简介104
步骤1 确认业务需求与方法109
步骤2 分析信息环境128
步骤3 评估数据质量166
步骤4 评估业务影响233
步骤5 确定根本原因284
步骤6 制订数据质量提升计划302
步骤7 预防未来数据错误312
步骤8 纠正当前数据错误318
步骤9 监督控制机制324
步骤10 全程沟通、管理以及互动参与331
小结347
第5章 设计项目结构348
简介349
数据质量项目类型349
项目目标356
与软件开发生命周期（SDLC）对比357
软件开发生命周期（SDLC）中的数据质量和治理357
数据质量项目中的角色364
项目时间安排、沟通和参与366
小结367
第6章 其他技巧和工具369
简介370
跟踪问题和行动项371
设计数据获取和评估计划371
分析、综合、建议、记录并根据结果采取行动378
信息生命周期方法385
SIPOC模型388
开展调研391
度量396
十步法、其他方法论和标准403
数据质量管理工具409
工具和十步法414
小结415
第7章 写在最后的话416
附录 快速检索418
信息质量框架419
POSMAD交互矩阵细节421
数据质量维度423
业务影响技巧423
十步法流程424
步骤1～4实施流程425
数据行动三角426
词汇表430
配图、表格和模板列表444
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| 內容試閱：
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我们企业的数据治理之旅始于2006年。在接下来的几年中，我们会定期询问我们的数据治理委员会成员，如何量化已解决的数据质量问题的业务价值。他们都能从本质上理解这个问题，即我们通过增加收入、降低运营成本或降低风险为公司节省了资金，但没有人能想出一种方法来持续量化并汇报业务收益。我们没有经验、技巧或技能来实现这一飞跃，其他人也一样。这种情况持续了几年，直到我们获得资金，在我们的数据治理行动计划（Data Governance Program）中开发一个正式的、企业级的数据质量行动计划（Data Quality Program）。作为这项工作的一部分，我们希望展现通过改善数据质量水平而获得的商业价值，我们希望寻找一种实用的方法来解决我们的数据质量问题。这让我们想到了Danette McGilvray和她的《数据质量管理十步法：获取高质量数据和可信信息》。
2009年，当我们正式启动企业数据质量行动计划时，我们邀请了Danette加入进来。在此之前，我们没有正式的培训或方法实现数据质量从被动到主动的管理。Danette与我们一起设计和建立数据质量计划，并教授我们数据质量管理十步法。她帮助我们定义了数据质量服务的结构和内容，以及我们如何利用她的方法来确定工作计划的度量。此外，Danette教给我们简单而有效的技巧，来衡量我们为提高数据质量所做的工作的商业价值。我们最终选择了十步法，因为它易于使用并且可以根据我们的组织文化进行定制。
通过采用本书中介绍的“获取高质量数据和可信信息的十步法”，我们能够量化数据质量工作并向高级管理层和参与到企业数据治理行动计划的每个人展示其商业价值。这对我们来说是无价的，因为我们努力在这个领域变得更加成熟，努力采用一种能够以一种可衡量且一致的方式解决数据质量问题的方式。Danette提供了有用的提示和最佳实践来识别数据质量维度、业务影响技巧、数据质量类别以及角色和职责，这仅仅是几个方面。
Danette按步骤的说明以及她对与信息质量相关的基本概念的解释可以促使您成功地展示数据质量活动的商业价值，就像我们所做的那样。因此，这些年来我们的计划赢得了多个行业奖项。本书和Danette的方法促成了这一成功。我们希望您和您的组织也会如此。
十多年后，我们的数据质量工作继续为组织带来价值。在此期间，我们所取得的商业收益为其他的企业级举措提供了资金，并帮助我们增加了收入、降低了成本和复杂性。最重要的是，它让我们对数据充满信心，并提高了整个组织的数据素养。
我们仍然感谢Danette与我们的合作，在彼此成为好朋友的同时，分享她的专业知识和经验，向我们传授了她获取高质量数据和可信信息的十步法。
—Barbara Deemer，Navient公司首席数据管理专员兼财务董事总经理
—Michele Koch，Navient公司数据治理项目总监兼企业数据智能高级总监
深切怀念Barb Deemer，她是一位出色的同事和朋友。
她的积极态度、慷慨和爱心，在精神上激励着她接触过的每一个人。
她会被深深怀念。
Michele和Danette
2021年4月
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