第一章 数据质量和依赖于数据的世界

这是一篇关于第一章 数据质量和依赖于数据的世界的思维导图，主要内容包括：您准备好改变了，您能做什么，领导者数据宣言，数据和信息-需要被管理的资产，高质量数据的趋势和需求，数据，无所不在的数据。

第一章 数据质量和依赖于数据的世界

• 数据，无所不在的数据
  • 我们不仅仅在生产数据，而且也需要依赖数据、利用数据去实现自我、商业、社会价值。
  • 必须回答的两个问题是：数据质量高吗？我们可以相信这些数据吗？
  • 数据专业人员必须与人们沟通和接触，以解决其数据工作中的人为因素。高管和经理必须支持数据工作的这一方面，并尽自己的职责。高质量的数据和对这些数据的信任必须结合在一起。领导者也有责任诚实地对待信息的使用方式。
  • 数据质量和信任必须齐头并进：本书的“十步法”将同时解决这两个问题。
  • “十个步骤”过程的前九个步骤涉及确保高质量的数据。第十步是与人沟通、管理和互动。这就是信任的来源。在实施步骤1-9的任何组成部分时，个人和团队必须在与人互动时建立信任和信心。要使数据质量工作取得成功，步骤10必须是成功的。
  • 数据驱动与数据依赖：数据驱动是指组织为提高业务效率或通过其数据获得竞争优势而做出的具体和深思熟虑的努力。数据依赖性更进一步。社会、家庭、个人和所有类型的组织（营利性、非营利性、政府、教育、医疗保健、医学、科学、研究、社会服务等）都依赖于信息来取得成功——无论他们是否意识到这一点。
  • 本书侧重于组织内的人员可以做些什么来管理数据和信息的质量
  • “错进，错出”、“垃圾进，垃圾出”：我可以保证，如果你有糟糕的（即不正确或错误的）数据和信息，任何决定和由此产生的行动至少都会不那么有效，在许多情况下，结果可能是灾难性的。您的组织是否正在进行必要的工作，以确保其所依赖的数据和信息是可信的和高质量的？
• 高质量数据的趋势和需求
  • 法律和监管海啸
  • 技术与数据海啸
    • 物联网（IoT）
    • 5G
    • 大数据（Big Data）：3个V
    • 人工智能（AI）和机器学习（ML）
      • 人工智能背后真正的智能在于它一直拥有的地方：人脑。只有在数据的收集和准备过程中进行适当的监督，人工智能才能为数字服务和运营带来最大的好处。 我们在数据方面越聪明，在追求更高生产力的过程中，我们的机器就会变得越聪明。 --–Arthur Cole，“人工智能与良好数据管理之间的关键联系”（2018）
• 数据和信息-需要被管理的资产
  • 我们能做些什么来确保我们的世界所依赖的数据的质量？第一步是认识到数据和信息是重要的资产，需要像其他资产一样有意管理。
  • 管理信息和管理资金
  • 管理信息和管理人员
  • 数据和信息管理体系
• 领导者数据宣言
  • 三个主要部分： 1） 数据的承诺 2）大多数组织在数据方面的现状 3）呼吁三个受众采取行动：董事会和高级领导层，任何需要数据来完成工作的人，以及数据专业人员。
  • 2018年领导者数据宣言
• 您能做什么
  • 根据刚才提到的领导人数据宣言中的行动呼吁采取行动
  • 向对话中添加数据和信息
    • 当你参与到涉及人员、流程和技术的讨论中时，引入数据和信息。要进一步进行对话，请提出以下问题： •执行＜命名战略、目标、问题、机会＞需要哪些数据和信息？ •需要哪些信息才能更好地为客户服务并提供产品和服务？ •我们有所需的数据吗？ •我们是否信任现有的数据和信息？ •数据的实际质量是多少？是否达到所需的水平？
  • 提高工作场所的数据素养
  • 各类学习机构中加入数据（质量）管理内容
    • 编程和数据 信息质量学位 数据管理、质量和MBA 数据管理、质量和继续教育 专业数据质量知识
• 您准备好改变了
  • 在我们这个依赖数据的世界里，对高质量、值得信赖的数据的需求不会消失。在我们的组织中创建、改进、管理和维持数据质量的压力只会增加。
  • 你愿意做满足这些需求所需的事情吗？你会像重视技术一样重视数据和信息吗？你会为了应对挑战而改变吗？还是会继续做你现在正在做的事情——结果没有差异？
  • 圆车轮与方车轮