Qualità dei dati: Potenziare le aziende con l'analisi e l'intelligenza artificiale

Recensioni dei lettori

Il libro “Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI” di Prashanth Southekal è molto apprezzato per la sua chiarezza, la sua praticità e i suoi contenuti approfonditi sulla gestione e la qualità dei dati. È considerato una risorsa preziosa per i professionisti dei dati e per chiunque sia coinvolto in processi decisionali basati sui dati.

Il libro è ben strutturato, chiaro e di facile comprensione, e quindi accessibile ai lettori a qualsiasi livello del loro percorso sui dati. Offre applicazioni pratiche e intuizioni che possono avere un impatto significativo sugli stili di lavoro. Le informazioni sono presentate in modo non tecnico, senza promuovere software specifici, il che ne amplia il fascino. Fornisce inoltre consigli utili per migliorare la qualità dei dati e sottolinea l'importanza di coltivare dati di qualità durante tutto il loro ciclo di vita.

Alcuni utenti non hanno menzionato nessun aspetto negativo specifico, ma è possibile che si percepisca la mancanza di una copertura approfondita di argomenti avanzati sulla qualità dei dati. Inoltre, la focalizzazione iniziale sui fondamenti potrebbe non soddisfare chi è alla ricerca di approfondimenti avanzati o di nicchia.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI

Contenuto del libro:

Scoprite come raggiungere gli obiettivi aziendali affidandovi a dati solidi e di alta qualità.

In Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI, un professionista veterano dei dati e dell'analisi offre una discussione pratica e pratica su come accelerare i risultati aziendali utilizzando dati di alta qualità. Nel libro si apprendono le tecniche per definire e valutare la qualità dei dati, si scopre come garantire che le pratiche di raccolta dei dati della propria azienda evitino le insidie e le carenze più comuni, si migliora il livello di qualità dei dati in azienda e si garantisce che i dati risultanti siano utili per alimentare applicazioni di analisi e IA di alto livello.

L'autore mostra come:

⬤ Profilare la qualità dei dati, includendo le tecniche, i criteri e i KPI appropriati.

⬤ Identificare le cause principali dei problemi di qualità dei dati nell'azienda, oltre a discutere le 16 cause principali comuni che degradano la qualità dei dati nell'organizzazione.

⬤ Formulare l'architettura di riferimento per la qualità dei dati, compresi i modelli di progettazione pratici per la correzione della qualità dei dati.

⬤ Implementare le 10 migliori pratiche di qualità dei dati e le funzionalità necessarie per migliorare le operazioni, la conformità e le capacità decisionali dell'azienda.

Una risorsa essenziale per data scientist, analisti di dati, professionisti della business intelligence, chief technology e data officer e chiunque abbia a cuore la raccolta e l'utilizzo di dati di alta qualità, Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI si guadagnerà un posto sugli scaffali dei leader aziendali interessati a saperne di più su ciò che distingue i dati solidi dagli altri.