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Data Quality Requirements Analysis and Modeling (Classic Reprint) - Couverture souple

 
9781332257126: Data Quality Requirements Analysis and Modeling (Classic Reprint)

Synopsis

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This book is a reproduction of an important historical work. Forgotten Books uses state-of-the-art technology to digitally reconstruct the work, preserving the original format whilst repairing imperfections present in the aged copy. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in our edition. We do, however, repair the vast majority of imperfections successfully; any imperfections that remain are intentionally left to preserve the state of such historical works. This text has been digitally restored from a historical edition. Some errors may persist, however we consider it worth publishing due to the work's historical value.The digital edition of all books may be viewed on our website before purchase.

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  • ÉditeurForgotten Books
  • Date d'édition2020
  • ISBN 10 1332257127
  • ISBN 13 9781332257126
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages42
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Richard Y. Wang
Edité par Forgotten Books, 2018
ISBN 10 : 1332257127 ISBN 13 : 9781332257126
Neuf PAP

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Richard Y. Wang
Edité par Forgotten Books, 2018
ISBN 10 : 1332257127 ISBN 13 : 9781332257126
Neuf PAP

Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni

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Richard Y. Wang
Edité par Forgotten Books, 2015
ISBN 10 : 1332257127 ISBN 13 : 9781332257126
Ancien ou d'occasion Couverture souple

Vendeur : Buchpark, Trebbin, Allemagne

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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 44 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher. N° de réf. du vendeur 26076648/2

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Richard Y. Wang, M. P. Reddy
Edité par Forgotten Books, 2020
ISBN 10 : 1332257127 ISBN 13 : 9781332257126
Neuf Paperback
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Vendeur : Forgotten Books, London, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : New. Print on Demand. This book explores the concept of data quality, arguing that it is a multidimensional, hierarchical concept that can be applied to data at the cell level. Drawing on examples from various industries, the author presents a data quality requirements analysis methodology that can be used to identify the quality parameters and indicators that are important to a particular application. The book also introduces an attribute -based data model that can be used to store, retrieve, and process quality indicators, and presents a quality indicator algebra that can be used to manipulate quality indicators. The book concludes by discussing the importance of data quality management, and provides a set of guidelines for implementing a data quality program. The author's insights on data quality are significant because they provide a framework for understanding the concept and developing strategies for improving it. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book. print-on-demand item. N° de réf. du vendeur 9781332257126_0

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