在当今这个数据驱动的时代，数据质量无疑是企业决策与业务发展的基石。然而，如何有效地提升数据质量，构建一个稳健、高效的数据体系，却是许多企业和数据从业者面临的共同挑战。这本书正是为解决这一难题而生。
作者以深厚的行业经验和专业知识，精心提炼出一套实用的4步方法论，帮助读者从源头到终端，全方位地提升数据质量。这4步不仅逻辑清晰，易于理解，而且具有很强的可操作性，读者可以轻松地将其应用于实际工作中，取得立竿见影的效果。
此外，书中还包含了大量来自各行各业的实战案例，这些案例不仅展示了数据质量提升的实际效果，更提供了宝贵的经验和教训，让读者在学习的过程中少走弯路，更快地掌握数据质量管理的精髓。
总的来说，《数据质量实践手册：4步构建高质量数据体系》是一本极具价值的数据治理指南，它既有理论深度，又注重实践操作，无论是对数据新手还是专业人士，都是一本的佳作。我相信，通过这本书的学习，每一位读者都能在数据质量管理的道路上取得显著的进步，为企业的发展贡献自己的力量。

高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。
本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量很好实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。
在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！

推荐序
前言
致谢
第1篇 定义阶段
第1章 概述
1.1引言
1.2数据、数据分析、人工智能和业务绩效
1.3数据作为业务资产或负债
1.4数据治理、数据管理和数据质量
1.5领导层对数据质量的承诺
1.6关键要点
1.7结论
参考文献
第2章 业务数据
2.1引言
2.2业务中的数据
2.3遥测数据
2.4数据在业务中的用途
2.5业务数据视角
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