Adatminőség: A vállalkozások képessé tétele az analitikával és a mesterséges intelligenciával

Olvasói vélemények

Az „Adatminőség: A Prashanth Southekal által írt „Empowering Businesses with Analytics and AI” című könyvet nagyon dicsérik az adatkezeléssel és adatminőséggel kapcsolatos egyértelműségéért, gyakorlatiasságáért és éleslátó tartalmáért. Értékes forrásként tartják számon az adatszakemberek és az adatvezérelt döntéshozatalban érintettek számára.

A könyv jól strukturált, világos és könnyen érthető, így az olvasók számára az adatutazás bármely szintjén elérhetővé válik. Olyan gyakorlati alkalmazásokat és meglátásokat kínál, amelyek jelentősen befolyásolhatják a munkastílusokat. Az információkat nem technikai jellegű módon, konkrét szoftverek népszerűsítése nélkül mutatja be, ami szélesíti a könyv vonzerejét. Hasznos tippeket is ad az adatminőség javításához, és hangsúlyozza a minőségi adatok teljes életciklusuk során történő ápolásának fontosságát.

Néhány felhasználó nem említett konkrét ellenérvet, de az adatminőséggel kapcsolatos haladó témák mélyreható lefedettségének hiányát érzékelhetik. Ezenkívül az alapokra való kezdeti összpontosítás nem biztos, hogy megfelel azoknak, akik haladó vagy hiánypótló betekintést keresnek.

(10 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI

Könyv tartalma:

Fedezze fel, hogyan érheti el üzleti céljait a kiváló minőségű, megbízható adatokra támaszkodva

Az Adatminőség: Empowering Businesses with Analytics and AI" című könyvben a veterán adat- és elemzési szakember gyakorlatias és gyakorlatias megbeszélést tart arról, hogyan gyorsíthatja fel az üzleti eredményeket a kiváló minőségű adatok felhasználásával. A könyvben megismerheti az adatminőség meghatározásának és értékelésének technikáit, megtudhatja, hogyan biztosíthatja, hogy a cég adatgyűjtési gyakorlatai elkerüljék a gyakori buktatókat és hiányosságokat, hogyan javíthatja az adatminőség szintjét az üzleti életben, és hogyan garantálhatja, hogy a kapott adatok hasznosak legyenek a magas szintű analitikai és AI-alkalmazások működtetéséhez.

A szerző megmutatja, hogyan:

⬤ Profilozza az adatminőséget, beleértve a megfelelő technikákat, kritériumokat és KPI-ket.

⬤ Az adatminőségi problémák alapvető okainak azonosítása az üzleti életben, amellett, hogy tárgyalja a 16 gyakori alapvető okot, amelyek rontják az adatminőséget a szervezetben.

⬤ Az adatminőség referenciaarchitektúra kialakítása, beleértve az adatminőség orvoslására szolgáló gyakorlati tervezési mintákat.

⬤ A 10 legjobb adatminőségi gyakorlat és a működés, a megfelelés és a döntéshozatali képességek javításához szükséges képességek megvalósítása az üzleti életben.

Az adatminőség alapvető erőforrás az adattudósok, adatelemzők, üzleti intelligencia szakemberek, technológiai és adattisztviselők, valamint bárki más számára, akinek érdeke a kiváló minőségű adatok gyűjtése és használata: A vállalkozások felhatalmazása az analitikával és a mesterséges intelligenciával a könyvek polcán is helyet kapnak majd azok az üzleti vezetők, akik többet szeretnének megtudni arról, hogy mi különbözteti meg a megbízható adatokat a többitől.