De nos jours, obtenir données de qualité Une gestion des données réussie est à la fois plus facile et plus difficile que jamais. Si d'une part nouvelles technologies offrir des solutions innovantes, vraiment efficaces et complètes, d'autre part, la réalité est également devenue plus complexe avec l'avènement du cloud computing et du Big Data, imposant un nouveau paradigme révolutionnaire qui influence inévitablement le moment de lancer des initiatives de qualité des données. .
Ces défis complexes auxquels sont confrontées les institutions travaillant avec des océans de données, lequel, même en gérant des quantités plus petites, nécessitent également de la qualité, nécessitent un apprentissage constant, et le livres sur la qualité des données peuvent nous aider à trouver des solutions à partir de perspectives très différentes.
Il n'est pas surprenant que les données soient une clé essentielle dans l'intelligence d'affaires, et ce n'est que lorsqu'elles sont fiables qu'elles peuvent se transformer en un avantage compétitif qui aide au bon fonctionnement de l'entreprise. Selon Gartner, à 2017, les 33 pourcentage des entreprises de la liste Fortune 100, compilée par le magazine Fortune, qui inclut les 100 entreprises les plus grandes des États-Unis, rencontreront des crises d'information en raison du manque de fiabilité de leurs données et de l'incapacité conséquente à les gérer. .
Que nous ayons besoin d'améliorer la fiabilité des données ou que nous cherchions à entrer dans le sujet ou à l'approfondir, les 5 livres sur la qualité des données la proposition que nous faisons peut être d'une grande aide.
1. « Évaluation de la qualité des données », d'Arkady Maydanchik.
D'un point de vue global, le livre « Évaluation de la qualité des données » fournit des connaissances théoriques complétées par des exemples pratiques. Nous y trouverons une multitude d'idées pratiques pour mener à bien l'évaluation de la qualité des données, décrites de manière claire et détaillée.
de lecture facile, aborde la tâche d'examiner la qualité des données avec rigueur et précision, depuis l'analyse des erreurs de qualité des données, les corriger et savoir les prévenir efficacement jusqu'à l'identification et la mise en pratique de techniques de profilage de données et, par exemple, la création de règles de qualité des données.
2. L'actif de données, Tony Fisher.
L'ouvrage « L'actif de données » guide dans le développement des méthodologies indispensables pour une gestion efficace de la qualité et des données, traitées comme un actif stratégique fondamental dans la prise de décision. Il offre les outils indispensables pour développer des méthodologies et des processus qui aident à améliorer leur traitement.
3. Qualité des données: la dimension"Dimension" C’est un terme qui est utilisé dans diverses disciplines, comme la physique, Mathématiques et philosophie. Il s’agit de la mesure dans laquelle un objet ou un phénomène peut être analysé ou décrit. En physique, par exemple, On parle de dimensions spatiales et temporelles, alors qu’en mathématiques, il peut faire référence au nombre de coordonnées nécessaires pour représenter un espace. Sa compréhension est fondamentale pour l’étude et... de la précision, Jack E. Olson.
Jack Olson fait une introduction divertissante, parsemée d’anecdotes réelles, sur la pertinence de la précision des données d’entreprise dans « Qualité des données: dimension de précision », mais le point fort du livre est son traitement des profils de données et sa revue des différents outils analytiques appropriés pour examiner leur qualité et maximiser leur utilité.
4. Développement de modèles de données de haute qualité, Mathew West.
Le livre « Développement de modèles de données de haute qualité » es una guía útil para el modelado de datos que es ideal para aprender a desarrollar modelos de datos de alta calidad de bases de datos complejas y cómo solucionarlos. Aún cuando cubre los conceptos básicos de los tipos de modelos de datos y sus aplicaciones, el libro es muy técnico, por lo que será muy útil para los profesionales de TI.
5. La guía del profesional para la mejora de la calidad de los datos, David Loshin.
La guía « La guía del profesional para la mejora de la calidad de los datos » Está orientado a la práctica, afin de faciliter l'amélioration de la qualité des données et leur gestion sur la base d'un plan de travail répondant à des besoins spécifiques.
Loshin offre une vision globale de la qualité des données, qui englobe les personnes, les processus et la technologie comme éléments impliqués dans toute démarche d'amélioration de la qualité des données. À partir de son expérience en gestion des données, l'auteur conseille comment déterminer et mettre en œuvre, pas à pas, une initiative de qualité des données.
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