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データ品質プロジェクト実践ガイド
Danette McGilvray 他3名
12月19日発売
ビジネスにおいてデータの重要性はかつてないほど高まっています。機械学習を含むAIはあらゆるビジネスに影響を与えつつありますが、そもそもAIが学習するデータの信頼性が低かったら、当然アウトプットも信頼性が低いものになります。データ経営と言われているようなデータに基づいたビジネス上の決定も、信頼できるデータや情報がそろっていることが前提になります。
本書の著者のDanette McGilvrayはデータ品質を上げるためのプログラムに2009年から携わっています。そして、データ品質を改善するプロジェクトの実践的な方法論として、本書で解説している「10ステップ」を確立しました。
この日本語版の基となった第2版では10ステップの実践例を多く盛り込み、より実用的で多くの人の参考になる内容になりました。また、経営陣にデータの重要性とデータ品質を上げるプロジェクトへの理解を深めてもらい、協力を得るためのビジネスインパクト・テクニックについても、具体的に解説しています。
データマネジメントの知識を体系化した『データマネジメント知識体系ガイド』、データを管理する活動についてまとめた『データスチュワードシップ』と合わせて、ビジネスにデータを生かす活動に役立てていただきたいと思います。
＜目次＞
第1章　データ品質とデータに依存する世界
第2章　データ品質の実際
第3章　キーコンセプト
第4章　10ステッププロセス
  ステップ1 ビジネスニーズとアプローチの決定
  ステップ2 情報環境の分析
  ステップ3 データ品質の評価
  ステップ4 ビジネスインパクトの評価
  ステップ5 根本原因の特定
  ステップ6 改善計画の策定
  ステップ7 データエラー発生の防止
  ステップ8 現在のデータエラーの修正
  ステップ9 コントロールの監視
  ステップ10 全体を通して人々とコミュニケーションを取り、管理し、巻き込む
第5章　プロジェクトの組み立て
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カテゴリー本・雑誌・漫画 > 本 > 語学・辞書・学習参考書商品の状態目立った傷や汚れなし発送元の地域埼玉県