著者：Danette McGilvray (著), 木山靖史 (翻訳), 宮治徹 (翻訳), 井桁貞裕 (翻訳)
ビジネスにおいてデータの重要性はかつてないほど高まっています。機械学習を含むAIはあらゆるビジネスに影響を与えつつありますが、そもそもAIが学習するデータの信頼性が低かったら、当然アウトプットも信頼性が低いものになります。データ経営と言われているようなデータに基づいたビジネス上の決定も、信頼できるデータや情報がそろっていることが前提になります。
本書の著者のDanette McGilvrayはデータ品質を上げるためのプログラムに2009年から携わっています。そして、データ品質を改善するプロジェクトの実践的な方法論として、本書で解説している「10ステップ」を確立しました。
この日本語版の基となった第2版では10ステップの実践例を多く盛り込み、より実用的で多くの人の参考になる内容になりました。また、経営陣にデータの重要性とデータ品質を上げるプロジェクトへの理解を深めてもらい、協力を得るためのビジネスインパクト・テクニックについても、具体的に解説しています。