具体描述
A comprehensive guide to quality improvement from the leading expert in information and data warehouse quality. Each year, companies lose millions as a result of inaccurate and missing data in their operational databases. This in turn corrupts data warehouses, causing them to fail. With information quality improvement and control systems, like the ones described in this book, your company can reduce costs and increase profits from quality information assets. Written by an internationally recognized expert in information quality improvement, Improving Data Warehouse and Business Information Quality arms you with a comprehensive set of tools and techniques for ensuring data quality both in source databases and the data warehouse. With the help of best-practices case studies, Larry English fills you in on: How and when to measure information quality. How to measure the business costs of poor quality information. How to select the right information quality tools for your environment. How to reengineer and cleanse data to improve the information product before it reaches your data warehouse. How to improve the information creation processes at the source. How to build quality controls into data warehouse processes. AUTHORBIO: Larry P. English is the leading international expert in the field of information and data warehouse quality. He is a columnist for Data Management Review and a featured speaker at numerous Data Warehousing Conferences. Larry chairs Information Quality Conferences held around the world.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
读完这本书的第一部分，我最大的感受就是它打破了我以往对数据仓库的一些刻板印象。我之前总觉得，数据仓库就是一个很大的数据库，存储着各种各样的数据，然后提供给报表系统。但这本书让我意识到，数据仓库的设计和建设远比我想象的要复杂和精妙。它不仅仅是关于技术，更是关于业务的理解和战略的规划。作者似乎非常强调“业务驱动”的理念，这一点我非常认同。很多时候，技术团队在实施数据仓库时，容易陷入技术本身的逻辑，而忽略了数据的最终用途和业务价值。这本书则试图弥合这种鸿沟，引导读者从业务需求出发，去思考如何设计和构建一个真正能够服务于业务的数据仓库。我特别关注书中关于“维度建模”和“数据分层”的讨论，这些概念在我看来是构建高效、易于理解的数据仓库的关键。我希望能够从中学习到如何更好地进行数据建模，如何设计出既能满足当前业务需求，又能兼顾未来扩展性的数据结构。而且，关于“信息质量”的章节，也让我眼前一亮，它似乎在告诉我们，数据仓库的价值不仅仅在于存储，更在于其数据的质量和可信度。
评分当我翻开这本书时，并没有立刻被复杂的图表或术语所淹没，而是感受到一种循序渐进的引导。作者似乎有一种能力，能够将数据仓库和信息质量这样看似枯燥和技术性的主题，讲解得既严谨又生动。我尤其被书中关于“数据价值链”的阐述所吸引。它不是简单地把数据看作是存储在仓库里的信息，而是将其视为一个从源头收集、清洗、转换、整合，最终服务于业务价值的完整过程。这一点对于我这样的业务分析人员来说尤为重要，因为我需要理解数据的来源和处理过程，才能更准确地解读和应用它们。这本书似乎在强调，一个成功的数据仓库不仅仅是一个技术项目，更是一个贯穿整个企业的数据战略。我特别期待书中能够更深入地探讨如何将数据仓库与业务流程紧密结合，如何通过数据分析来驱动业务创新和增长。我也希望能够从中学习到一些关于如何与技术团队有效沟通的技巧，确保我们在数据仓库建设过程中，能够真正做到“技术为业务服务”，而不是“业务迁就技术”。
评分这本书的内容给我一种“久旱逢甘霖”的感觉。我一直认为，信息质量是数据仓库的基石，但如何去量化、去衡量、去提升，却是一个让人头疼的问题。这本书似乎为我指明了一个方向。作者在讨论信息质量时，不仅仅停留在抽象的概念层面，而是给出了许多具体的评估维度和改进方法。我特别喜欢书中关于“数据清洗”和“数据验证”的部分，它详细地阐述了如何识别和纠正数据中的错误、不一致和重复信息。而且，书中还提到了“主数据管理”的重要性，这一点我之前也深有体会。如果核心业务实体（比如客户、产品）的数据不一致，那么基于这些数据构建的任何分析都可能出现偏差。这本书似乎提供了一个相对完整的框架，帮助我从源头开始，建立起一套持续保证数据质量的机制。我希望能够通过学习这本书，掌握一些实用的数据质量管理工具和技术，并将这些知识应用到我的实际工作中，从而提升我们数据仓库的整体可信度，为业务决策提供更可靠的数据支持。
评分这本书，我当初是被书名吸引的，"Data Warehouse and Business Information Quality"——听起来就有一种沉甸甸的、解决实际痛点的感觉。我一直觉得，数据仓库本身就是一个巨大的工程，而信息质量更是其中的重中之重，这两者结合，简直就是企业数字化转型的核心命脉。我一直很困惑，如何才能真正建立一个既能支撑复杂分析，又能保证数据可信度的系统？我的工作里，经常会遇到数据不一致、报告口径不清、甚至是因为数据错误导致的决策偏差，那种挫败感是难以言喻的。我期待这本书能深入浅出地剖析这些痛点，提供一套行之有效的解决方案，从顶层设计到落地实施，给出一个清晰的路线图。我希望作者能分享一些真实的案例，告诉我他们在实践中是如何克服困难的，那些看似棘手的问题，在他们手中又是如何迎刃而解的。尤其是在数据质量方面，我希望能够学到一些具体的方法论，比如如何定义数据质量的标准，如何进行数据清洗和校验，以及如何建立持续的数据质量监控机制。我总觉得，数据仓库的成功与否，很大程度上取决于其承载的数据有多么干净、多么可靠。所以，我对这本书抱有很高的期望，希望它能成为我解决这些实际问题的宝贵指南，真正帮助我提升业务信息的可信度和决策的精准性。
评分我对这本书的封面设计和排版印象深刻，它给我一种专业而严谨的学术氛围。虽然我还没有完全读懂书中的每一个字，但仅从其呈现出的逻辑结构和专业术语的使用，我就能感受到作者深厚的功底和对主题的深入钻研。这本书似乎不仅仅是理论的堆砌，更像是在娓娓道来一个关于数据世界如何被构建和优化的故事。我尤其对其中关于“数据治理”和“元数据管理”的部分感到好奇。在我的理解中，数据仓库的搭建是一个持续演进的过程，而数据治理和元数据管理就像是为这个庞大系统提供“身份证”和“说明书”，确保每一个数据元素的来龙去脉都清晰可见，每一项业务规则都得到了有效遵循。我一直在思考，如何在日益庞大的数据环境中，确保数据的“生命周期”管理是科学而有效的？如何让不同部门、不同系统之间的数据能够无缝衔接，同时又不会因为语义不清而产生误解？这本书似乎触及了这些关键问题，并且以一种系统性的方式进行了阐述。我期待能够从中获得一些关于如何构建更具弹性和可维护性数据仓库的深刻见解，以及如何将这些原则融入到日常的业务流程中，从而真正实现数据的价值最大化。
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