第1章懂得數據質量1
●1.1數據質量成績2
1.1.1數據質量帶來的影響2
1.1.2影響數據質量的身分4
●1.2數據質量概述7
1.2.1數據質量界說7
1.2.2大數據時期數據質量面對的挑釁8
●1.3數據質量與信息質量10
1.3.1從數據質量到信息質量的發展過程11
1.3.2數據質量與信息質量的差別與聯系12
參考文獻14第2章數據質量尺度17
●2.1ISO 8000國際尺度18
2.1.1ISO 8000的汗青與近況18
2.1.2ISO/TS 8000100系列概述20
2.1.3ISO/TS 8000100主數據質量22
2.1.4ISO 22745: 2010概述24
●2.2地輿信息質量尺度ISO 1910028
2.2.1地輿信息數據質量31
2.2.2地輿信息數據質量評價33
●2.3統計數據質量尺度35
2.3.1國際統計數據尺度概述35
2.3.2IMF的數據頒布通用尺度(GDDS)36
2.3.3IMF的數據頒布特別尺度(SDDS)38
●2.4迷信數據質量尺度39
2.4.1迷信數據尺度標準39
2.4.2迷信數據質量框架43
參考文獻44第3章數據分類及數據模子47
●3.1數據類型及分類48
3.1.1數據類型48
3.1.2數據分類49
●3.2構造化數據模子51
3.2.1概念模子51
3.2.2邏輯模子53
●3.3半構造化和非構造化數據模子56
3.3.1XML說話57
3.3.2半構造化數據模子——數據和數據質量(D2Q)模子67
3.3.3非構造化數據模子——四面體模子71
參考文獻79第4章數據質量相幹技術81
●4.1數據集成82
4.1.1數據倉庫的根本概念82
4.1.2數據倉庫的系統架構83
4.1.3數據倉庫的元數據87
●4.2數據分析89
4.2.1數據分析的辦法89
4.2.2數據分析實例92
●4.3數據幹凈95
4.3.1數據幹凈概述95
4.3.2“髒”數據的起源96
4.3.3數據幹凈的道理與框架97
4.3.4數據幹凈對象100
4.3.5大數據情況下的數據幹凈102
●4.4數據溯源105
4.4.1數據溯源的根本概念105
4.4.2數據溯源的分類106
4.4.3數據溯源模子107
4.4.4數據溯源的辦法109
4.4.5數據溯源的運用111
4.4.6大數據溯源111
參考文獻115第5章數據質量評價121
●5.1數據質量維度122
5.1.1數據質量維度界說122
5.1.2經常使用的數據質量維度123
5.1.3其他的數據質量維度126
5.1.4質量維度器量127
●5.2數據質量評價框架130
5.2.1DQAF框架131
5.2.2AIMQ框架133
5.2.3DQA框架136
●5.3數據質量評價辦法137
5.3.1定性評價137
5.3.2定量評價138
5.3.3綜合評價140
●5.4數據質量評價案例——媒體信息可托度質量評價152
5.4.1配景概述152
5.4.2媒體信息可托度評價目標系統153
5.4.3媒體信息可托度的綜合評價模子154
5.4.4試驗進程及成果剖析160
參考文獻163第6章數據質量治理167
●6.1質量治理168
6.1.1質量治理發展過程168
6.1.2周全質量治理170
●6.2數據質量治理概述171
6.2.1數據質量治理辦法172
6.2.2數據質量常識庫治理173
6.2.3MIT周全數據質量治理175
●6.3數據質量治理團隊建立176
6.3.1錄用首席數據官177
6.3.2樹立數據質量治理團隊178
●6.4質量治理成熟度模子179
6.4.1信息質量治理成熟度模子180
6.4.2數據質量治理成熟度模子181
參考文獻184第7章地位大數據中的質量研討187
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