最近の本では、情報品質：知識を生み出すためのデータと分析の可能性著者Ron KenettとGalit Shmueliは、データアナリストがデータの品質と意味のある洞察を見つける可能性を評価するためのフレームワーク（InfoQ）を提供しています。
彼らは、ゴール、データ、分析、そして有用性の概念を統合する方法を説明します - あらゆる分野におけるデータ分析のビルディングブロック。また、学術プログラムやビジネスまたは産業プロジェクトでのInfoQの実装に関する問題についても話し合っています。
それでは、情報品質に関してあなたが直面する課題のいくつかは何ですか？あなたはどのようにこれらの課題に直面していますか？2月20日までにこのブログ記事にあなたの情報品質の課題を説明するコメントを残していただければ、KenettとShmueliの新しい本を手に入れることができます。あなたのコメントは50から75ワードの長さであるべきです。適格なコメントから2人の受賞者をランダムに選択します。賞品を受け取る資格があるのは、1人のコメンターにつき1冊のみであり、米国とカナダのコメンターのみです。
もちろん、2人だけが勝つでしょう。しかし、あなたは買うことができます本コードVBN54を使用して20パーセント割引で。あなたと一緒に持ってきてディスカバリーサミットヨーロッパ作者が基調講演をしているところで、そしてあなたはそれをケネットとシュムリによって署名させることができます！
この本について専門家が言っていること：
"KenettとShmueliは研究における誤った結論への最大の貢献者に光を当てた - 研究から出てくる貧弱な情報品質。ビッグデータの出現によってさらに悪化したこの問題は、文学や教室であまり注目されていません。情報品質の問題は、研究の有用性と信頼性を完全に損なう可能性がありますが、研究者は通常、手遅れになりがちで、しばしば手遅れになったときにそれを扱います。情報の質研究に取り込むデータが、求められている質問に効果的に答えることができることを確実にするための賢明な枠組みを提供します。」ピーターブルース、統計教育研究所。
「政策決定者は、決定を下すために高品質で適切なデータに頼っています。そして、より多くの異なる種類のデータが利用可能になるにつれて、私たちは提供される情報の品質のあらゆる側面に注意することが重要です。これには、統計の質だけでなく、データと分析が関連する質問に答えるかどうかを含む、本書で概説されている他の側面も含まれます。」John Pullinger、National Statistician、英国Statistics Authority、ロンドン、イギリス
「どのテクニカルライブラリの統計書棚もひと目でわかるように、ほとんどの本はデータ分析方法の詳細に焦点を絞っています。ほとんどすべての統計教育についても同じことが言えます。このボリュームはその見落としを修正するのを助けます。経験的分析の他の重要な部分、研究が有効で正確で有用な結論を得るために不可欠である部分への洞察と理解を読者に提供します。」デイビッドハンド教授、ロンドン、インペリアルカレッジ
あなたの経験を共有してくれてありがとう、 @Peter_Bartell
私がよく遭遇した1つの課題は、ビジネス指標にとって重要な運用定義（またはさらに悪いことには複数の運用定義）の欠如でした。たとえば、4年間、私は大規模な多国籍企業のセールスフォレキャスターとして働いていました。私は毎月、事業内の内部の支持者について複数の報告書を作成しなければなりませんでした。マーケティング、販売、流通、製造、サプライチェーンからの人々、あなたはこれらの人々が我々の毎月の営業レビューにあったという名前をあなたは言います。あなたは、「販売」の概念に対して、人々がどのように多くの異なる定義を彼らの心に持っていたかに驚かれるでしょう。1つの単純な例では、1人のプロジェクトマネージャが、顧客からの拘束力のない意図の手紙を「販売」として数えました。売掛金のエントリが作成されたとき、私は「売却」を数えました。製品が物理的に会社の所有権の最後のポイントから商品に移動したとき、サプライチェーンは「販売」を数えました。それをFinanceに持っていって彼らに意図の手紙を数えさせるようにしてみませんか？それともサプライチェーンに持っていけば…そして在庫需要が彼らが見ているものと一致しないのはなぜだろうか？したがって、ビジネス上の決定を下す前に、これらの運用上の定義を理解してから、ビジネス上のニーズや要件に合った定義を選択してください。
