具体描述
Data Quality: The Accuracy Dimension is about assessing the quality of corporate data and improving its accuracy using the data profiling method. Corporate data is increasingly important as companies continue to find new ways to use it. Likewise, improving the accuracy of data in information systems is fast becoming a major goal as companies realize how much it affects their bottom line. Data profiling is a new technology that supports and enhances the accuracy of databases throughout major IT shops. Jack Olson explains data profiling and shows how it fits into the larger picture of data quality.
* Provides an accessible, enjoyable introduction to the subject of data accuracy, peppered with real-world anecdotes.
* Provides a framework for data profiling with a discussion of analytical tools appropriate for assessing data accuracy.
* Is written by one of the original developers of data profiling technology.
* Is a must-read for any data management staff, IT management staff, and CIOs of companies with data assets.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我最近读了《数据质量》这本书，让我印象最深刻的是它对数据质量的定义和分类方式，感觉非常独特，甚至有些让我难以接受。作者提出的“多维度、多层次”的数据质量模型，虽然听起来很有学问，但在实际应用中却显得过于繁琐和不切实际。书中将数据质量细分出几十个不同的维度，并且还强调了不同维度之间的相互影响和制约。这样的细致划分，虽然理论上可能严谨，但在日常的数据质量检查和改进过程中，却让人无从下手。 我原本希望通过这本书学习如何快速有效地识别和解决数据质量问题，但书中过于学术化的论述，让我觉得离实际工作场景越来越远。例如，在讲解数据一致性问题时，书中花了大量的篇幅去分析不同类型的数据不一致性的理论成因，却并没有提供多少关于如何自动化检测和修复这些不一致性的方法。我尝试着去理解作者想要传达的精妙之处，但反复阅读后，依然觉得这本书更像是一篇学术论文，而非一本能够指导实践的工具书。对于那些希望找到简单易懂、高效实用的数据质量管理方法的读者来说，这本书可能会带来不小的挑战，甚至感到有些挫败。
评分《数据质量》这本书，我只能说，它完全没有触及到我最想了解的那些核心问题，让我感到有些失望。我原本期待的是一本能够深入剖析大数据时代下，数据质量究竟是如何影响业务决策、产品设计乃至企业整体战略的书。然而，这本书给我的感觉更像是一本过于泛泛而谈的指南，虽然列举了一些常见的“数据质量问题”，比如数据不一致、数据不完整、数据重复等等，但对于这些问题出现的深层原因，以及如何系统性地构建一个能够持续提升和保障数据质量的流程，却鲜有提及。 我特别希望这本书能够提供一些实际的案例，比如某个公司是如何因为数据质量问题导致营销活动失败，或者某个产品因为数据错误而引发用户信任危机。但书中充斥的更多是一些抽象的概念和理论性的陈述，缺乏落地的指导意义。读完之后，我并没有获得能够直接应用于实际工作中的方法论，也找不到任何可以借鉴的成功经验。对于那些希望从零开始构建数据质量管理体系的读者来说，这本书的帮助可能非常有限。它更像是一个入门级的介绍，对于那些已经有所了解，想要深入挖掘问题根源和解决方案的读者来说，则显得力有未逮。我承认书中确实有一些基础性的知识点，但对于一本以“数据质量”为主题的书籍，我期望的深度和广度远不止于此。
评分我最近翻阅了一本名为《数据质量》的书，不得不说，这本书的叙事方式实在是过于晦涩难懂，让我在阅读过程中屡屡感到困惑。作者似乎沉溺于理论的海洋，抛出了一堆又一堆复杂的模型和算法，却忽略了普通读者在实际操作中可能遇到的困难。例如，在讲解数据清洗算法时，书中充斥着大量的数学公式和统计学概念，却没有提供清晰易懂的解释，也没有配以直观的图表或示例来辅助理解。这使得我花费了大量的时间和精力去消化这些内容，却依然感觉云里雾里，无法真正领会其精髓。 更让我感到沮丧的是，书中对于如何将这些复杂的理论转化为实际的数据质量改进措施，给出的建议非常模糊。我期待的是能够找到切实可行的步骤和工具，来指导我如何去识别、度量和解决实际的数据质量问题。然而，这本书更多的是在讨论“是什么”和“为什么”，而对于“如何做”则一带而过。我尝试着去理解作者提出的某些高级概念，但缺乏具体的应用场景和操作指南，使得这些概念在我看来更像是一些空洞的学术探讨，而非解决实际问题的利器。总而言之，这本书更适合那些在数据科学领域有深厚背景的专业人士，对于初学者或者希望获得实用指导的读者来说，它可能不是一个明智的选择。
评分《数据质量》这本书，怎么说呢，它的内容呈现方式实在是太枯燥了，让我读起来味同嚼蜡。书中充斥着大量的专业术语和技术性的描述，而且缺乏引人入胜的案例分析或者故事性的叙述来增加趣味性。我曾经尝试着去理解作者想要表达的观点，但由于语言风格过于平铺直叙，且缺乏生动的例子，常常在阅读中就失去了耐心。 我原本期待这本书能够帮助我理解数据质量的重要性，并且提供一些能够激发我思考和行动的洞见。然而，书中更多的是在罗列一些关于数据质量的标准和规范，以及一些技术性的解决方案。这些内容对于我来说，虽然可能具备一定的知识价值，但却无法引起我的共鸣，也难以让我产生深入学习的动力。我感觉作者更像是在完成一项学术任务，而忽略了读者的阅读体验。这本书让我感觉像是在阅读一份技术文档，而不是一本能够启发我思考的书籍。对于那些希望通过阅读来拓展视野、激发灵感的读者来说，这本书可能不太适合。
评分《数据质量》这本书，坦白讲，给我的感觉是内容非常老旧，缺乏与时俱进的视角。我原以为一本关于数据质量的书，在如今这个大数据和人工智能飞速发展的时代，应该会着重探讨如何利用最新的技术手段来保障数据质量，比如机器学习在异常值检测中的应用，或者区块链技术在数据溯源和防篡改方面的潜力。然而，这本书的讨论似乎还停留在上个世纪的数据管理理念，提及的工具和方法也多是基础且陈旧的。 书中对于数据治理的框架和流程的描述，也显得不够系统和全面。在实际工作中，我们面临的数据质量问题往往是多维度、跨部门的，需要一个健全的数据治理体系来支撑。但这本书在这方面的探讨显得比较零散，并没有提供一个清晰的、可操作的治理路线图。我找不到关于数据所有权、数据生命周期管理、以及数据质量指标设定的详细指导。读完之后，我感觉这本书更像是一本理论教科书，但缺乏对当前业界实际痛点的回应，也无法为我提供解决当下数据质量挑战的有效思路。对于那些希望学习前沿数据质量管理理念和实践的读者来说，这本书的价值可能比较有限。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有