数据质量征途

1 (p1): 第1章 引言
2 (p1-1): 1.1 信息可以被共享吗
2 (p1-2): 1.2 新系统不是解决办法
4 (p1-3): 1.3 开启数据质量之旅
4 (p1-4): 1.4 成功开始的故事
6 (p1-5): 1.5 CEO领导的旅程
6 (p1-6): 1.6 数据质量之旅面临的挑战
7 (p1-7): 1.7 数据质量为什么重要
8 (p1-8): 1.8 本书概览
11 (p2): 第2章 成本-效益分析
11 (p2-1): 2.1 挑战性
13 (p2-2): 2.2 成本-收益的权衡
15 (p2-3): 2.3 一个案例
17 (p2-4): 2.4 高级成本-效益分析技术
20 (p2-5): 2.5 本章小结
21 (p3): 第3章 数据质量评估（一）
21 (p3-1): 3.1 评估技术和相关方法
22 (p3-2): 3.2 实际中的评价方法
28 (p3-3): 3.3 差距分析技术
30 (p3-4): 3.4 数据完整性评价
31 (p3-5): 3.5 本章小结
31 (p3-6): 附录 数据质量评价调查（IQA）问卷
43 (p4): 第4章 数据质量评估（二）
43 (p4-1): 4.1 科德完整性约束
44 (p4-2): 4.2 数据质量指标
48 (p4-3): 4.3 自动化的测量方法
51 (p4-4): 4.4 嵌入过程的数据整体性方法
53 (p4-5): 4.5 本章小结
55 (p5): 第5章 保证数据质量的抽样方法
55 (p5-1): 5.1 基本概念
57 (p5-2): 5.2 选择抽样过程
58 (p5-3): 5.3 确定样本量
59 (p5-4): 5.4 交易数据库的抽样
62 (p5-5): 5.5 环境扩展：分布式数据库和数据仓库
62 (p5-6): 5.6 本章小结
65 (p6): 第6章 数据质量问题及其模式剖析
65 (p6-1): 6.1 数据质量问题的十大根源
73 (p6-2): 6.2 数据质量问题的表现
83 (p6-3): 6.3 数据质量问题的转换
85 (p6-4): 6.4 本章小结
87 (p7): 第7章 识别数据质量问题的根本原因——一个医疗保健组织案例
87 (p7-1): 7.1 案例：好感觉健康系统公司
88 (p7-2): 7.2 识别问题
91 (p7-3): 7.3 组建跨部门的团队
92 (p7-4): 7.4 采用一种框架：建立并测试假设
92 (p7-5): 7.5 关键信息
93 (p7-6): 7.6 找出数据质量问题的诱因
98 (p7-7): 7.7 本章小结
99 (p8): 第8章 数据的产品化管理
99 (p8-1): 8.1 数据产品
100 (p8-2): 8.2 四个案例
101 (p8-3): 8.3 四个原则
103 (p8-4): 8.4 把数据当成副产品来管理是无效的
106 (p8-5): 8.5 本章小结
107 (p9): 第9章 开发数据产品地图
107 (p9-1): 9.1 数据产品地图的概念、定义和符号
111 (p9-2): 9.2 绘制数据产品地图的步骤
112 (p9-3): 9.3 建立数据产品地图的一个案例
117 (p9-4): 9.4 本章小结
117 (p9-5): 附录 基于IPMAP的图形化编辑软件
123 (p10): 第10章 数据质量实践——一家大型教学医院的案例
123 (p10-1): 10.1 LTH健康系统案例研究
127 (p10-2): 10.2 提交数据质量改进项目
129 (p10-3): 10.3 数据产品地图
135 (p10-4): 10.4 改进方案：当前的处理过程和未来计划
136 (p10-5): 10.5 本章小结
139 (p11): 第11章 数据质量政策
140 (p11-1): 11.1 十大政策指引
147 (p11-2): 11.2 本章小结
148 (p11-3): 附录1 数据质量岗位介绍
152 (p11-4): 附录2 来自全球制造公司的数据架构政策示例
153 (p11-5): 附录3 数据质量实践与产品评估工具
159 (p12): 第12章 旅途结束了吗
159 (p12-1): 12.1 要点回顾
160 (p12-2): 12.2 面临的挑战和威胁
161 (p12-3): 12.3 对数据质量特征的规范定义
164 (p12-4): 12.4 公司家族化
166 (p12-5): 12.5 数据挖掘
167 (p12-6): 12.6 数据集成
168 (p12-7): 12.7 安全性
168 (p12-8): 12.8…