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个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供最大的数据价值，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！ bEMjpmEqer1ayPDnkWodokjR4fKjoNHge3iLxFPCgOQErFNPDNn1YClfA1BTNzRd