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金融服務中的數據質量工程

  • 作者：(美)布萊恩·布澤利|責編:劉熾|譯者:趙楚欣//趙海釗//孫靜
  • 出版社：中國電力
  • ISBN：9787523911211
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：176
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    在金融服務行業，數據質量關乎成敗。價格缺失、市場價值錯誤、交易違規以及監管申報不實，都可能導致嚴厲的處罰、客戶流失甚至財務危機。通過這本實用指南，你將學習如何將製造業原則應用於金融數據管理，理解數據維度，並將數據質量容差融入數據處理管道。
    本書作者將教你如何定義、設計並使用數據驗證檢查與質量容差，以交付符合數據消費者數據質量規格的高質量數據。你將學習如何像製造商一樣思考，理解數據維度，運用相關技術定義數據質量規格，並通過將量化容差應用於數據維度來評估數據質量。
    本書提供的寶貴建議將幫助你：
    理解數據維度如何適用於不同數據類型與使用場景。
    運用數據質量服務將製造業原則應用於數據。
    基於標準化的數據質量度量，生成數據質量指標。
    識別面向不同數據消費者的數據質量容差之間的差異。
    確定數據管道中應進行質量度量的控制點。
    應用數據治理框架、概念、策略與數據目錄。
作者介紹
(美)布萊恩·布澤利|責編:劉熾|譯者:趙楚欣//趙海釗//孫靜
    布萊恩·布澤利是Acadian Asset Management（一家專註于利用精密分析模型與專業研究能力進行主動型全球、新興市場及前沿市場投資的量化機構資產管理公司）的高級副總裁兼數據治理負責人。憑借其超過27年經驗所積累的專業知識，布賴恩通過應用製造業原則，定義了一套系統而嚴謹的數據質量工程方法。
目錄
前言
第1章  像製造商一樣思考
  1.1  運營效率
    1.2.1  可口可樂公司：製造質量卓越
    1.2.2  DASANI：純凈水
  1.3  製造控制規範
    1.3.2  質量控制和異常檢測
  1.4  總結
第2章  數據的形狀
  2.2  數據形狀概念模型
    2.2.4  時間序列數據
    2.2.5  橫截面數據
  2.3  數據屬性和維度
  2.4  總結
第3章  數據質量規範
  3.1  製造控制
  3.2  數據質量規範概述
  3.3  數據質量容忍度
  3.4  總結
第4章  數據質量規範框架示例
  4.9  適合目的
第5章  數據質量指標和可視化
  5.1  數據質量指標
  5.2  數據質量可視化
  5.3  總結
第6章  運營效率成本模型
  6.1  模型細節
  6.2  模型成本假設
  6.3  應用前數據驗證vs校對
  6.4  總結
第7章  數據治理
  7.1  建立數據治理功能
    7.1.1  數據治理的原則
    7.1.2  數據治理功能
    7.1.3  數據治理模型
  7.2  創建數據治理計劃
    7.2.1  組織計劃
    7.2.2  建立數據治理委員會
    7.2.4  與業務職能的合作
    7.2.5  增強型數據治理運營模型
    7.2.6  數據治理計劃的活動和交付成果
  7.3  數據治理的商業價值
  7.4  數據管理成熟度
  7.5  總結
第8章  主數據管理
  8.1  精通數據
  8.2  數據治理協同效應
  8.3  數據管理協同效應
  8.4  總結
第9章  數據項目方□□

  9.1  業務需求
    9.1.1  定義業務用例
    9.1.2  映射業務流程和數據流
    9.1.3  影響分析
    9.1.4  定義數據質量評分卡
    9.1.5  數據使用政策
  9.2  技術要求
    9.2.1  定義應用數據處理用例
    9.2.2  映射應用功能和數據流
  9.3  數據治理要求
    9.3.1  數據定義任務
    9.3.2  數據完整性任務
    9.3.3  數據管理任務
第10章  企業數據管理
  10.1  從何處入手
  10.2  理解數據規模與體量
  10.3  數據質量工程
  10.6  實現數據質量優先文化
  10.7  推動實施

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