高質量的數據關乎企業運營、合規、決策和業績的關鍵，哈佛商業評論的一項研究發現，企業中只有3%的數據符合質量標準，絕大多數公司都在尋求切實可行的指導來提高數據質量。本書作者基于多年在數據、數據分析和人工智能方面的實踐經驗，闡述了4步構建高質量數據體系。他提出了高質量數據的四階段DARS方法（定義、評估、實現、持續）和10個數據質量最佳實踐案例，以此來提高業務中的數據質量水平，為業務提供數據價值，保證生成的數據可以有效支持高級分析和人工智能。在本書中，您將學習定義和評估數據質量的技術、標準和度量指標，了解如何確保公司的數據收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數據科學家、數據分析師、商業智能專業人士、首席技術官和數據官，以及對收集和使用高質量數據感興趣的人士。對于有志成為首席數據官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！