Hodnotenie kvality údajov

Recenzie čitateľov

Kniha Arkadija Majdančíka „Hodnotenie kvality údajov“ je pozitívne hodnotená pre jej jasnú a prehľadnú prezentáciu konceptov kvality údajov a praktických aplikácií. Slúži ako užitočný úvod do témy a poskytuje praktické poznatky, hoci niektorí technickí čitatelia ju považujú za príliš základnú.

Kniha je dobre organizovaná, prehľadne napísaná a poskytuje praktické príklady. Komplexne pokrýva základy kvality údajov a je prístupná aj čitateľom bez technického vzdelania. Je užitočná najmä pre manažérov a odborníkov z praxe, ktorí sa zaoberajú hodnotením kvality údajov. Mnohí čitatelia oceňujú autorove skúsenosti a príjemný štýl písania.

Niektorí technickí čitatelia majú pocit, že kniha je príliš zjednodušená a chýba v nej hĺbka pokročilých konceptov kvality údajov. Kritizuje sa používanie metafor, ktoré môžu príliš komplikovať jednoduché myšlienky, a niektorí čitatelia ju nepovažovali za užitočnú pre manažérske alebo inžinierske pozície.

(na základe 18 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Data Quality Assessment

Obsah knihy:

Predstavte si skupinu pravekých lovcov vyzbrojených oštepmi s kamennými hrotmi. Ich primitívne zbrane robili z lovu veľkých zvierat, napríklad mamutov, nebezpečnú prácu. Časom sa však vyvinul nový druh lovcov. Natiahli kožu predtým zabitého mamuta na stenu a hádzali oštepy, pričom pozorovali, ktorý oštep hodený pod akým uhlom a z akej vzdialenosti najlepšie prenikol kožou. Získané údaje im pomohli vyrobiť lepšie oštepy a vyvinúť lepšie stratégie lovu.

Kvalitné údaje sú kľúčom k akémukoľvek pokroku, či už ide o prechod z doby kamennej do doby bronzovej. Alebo z informačnej doby do akejkoľvek ďalšej doby. Úspech korporácií a vládnych inštitúcií do veľkej miery závisí od efektivity, s akou dokážu zbierať, organizovať a využívať údaje o produktoch, zákazníkoch, konkurentoch a zamestnancoch. Našťastie zlepšenie kvality údajov nemusí byť až taká mamutia úloha.

Posudzovanie kvality údajov je povinnou literatúrou pre každého, kto potrebuje pochopiť, napraviť alebo predchádzať problémom s kvalitou údajov vo svojej organizácii. Tento text, ktorý vynecháva teóriu a zameriava sa výlučne na to, čo je praktické a čo funguje, obsahuje osvedčený prístup k identifikácii, skladovaniu a analýze chýb údajov - prvý krok v každom programe kvality údajov. Osvojte si techniky v oblasti:

⬤ Profilovanie údajov a zhromažďovanie metadát.

⬤ Identifikácia, návrh a implementácia pravidiel kvality údajov.

⬤ Organizácia katalógov pravidiel a chýb.

⬤ Zabezpečenie presnosti a úplnosti hodnotenia kvality údajov.

⬤ Tvorba dimenzionálnej hodnotiacej tabuľky kvality údajov.

⬤ Vykonávanie opakovaného hodnotenia kvality údajov.