9780123737175 - the practitioner's guide to data quality improvement di loshin, david (24 risultati)
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
Serie: The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence, Libro 2 di 11. Libro 2 di 11 - The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence
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Editore: Morgan Kaufmann Publishers, 2010
Serie: The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence, Libro 2 di 11. Libro 2 di 11 - The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence
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Editore: Morgan Kaufmann Publishers, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
Serie: The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence, Libro 2 di 11. Libro 2 di 11 - The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
Serie: The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence, Libro 2 di 11. Libro 2 di 11 - The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
Serie: The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence, Libro 2 di 11. Libro 2 di 11 - The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence
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- Prima edizione
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann 2010-10-15, 2010
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Editore: Elsevier, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Editore: Elsevier, 2010
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Editore: Elsevier Science & Technology, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Editore: Elsevier Inc, 2010
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Da: preigu, Osnabrück, Germaniapreigu
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Taschenbuch. Condizione: Neu. The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement | David Loshin | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2010 | Elsevier Inc | EAN 9780123737175 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Editore: Elsevier Science, 2010
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Editore: Morgan Kaufmann, 2010
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Editore: Morgan Kaufmann Pub, 2010
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Editore: Elsevier Inc Dez 2010, 2010
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement offers a comprehensive look at data quality for business and IT, encompassing people, process, and technology. It shares the fundamentals for understanding the impacts of poor da…ta quality, and guides practitioners and managers alike in socializing, gaining sponsorship for, planning, and establishing a data quality program. It demonstrates how to institute and run a data quality program, from first thoughts and justifications to maintenance and ongoing metrics. It includes an in-depth look at the use of data quality tools, including business case templates, and tools for analysis, reporting, and strategic planning. This book is recommended for data management practitioners, including database analysts, information analysts, data administrators, data architects, enterprise architects, data warehouse engineers, and systems analysts, and their managers. 436 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement offers a comprehensive look at data quality for business and IT, encompassing people, process, and technology. It shares the fundamentals for understanding the impacts of poor data qu…ality, and guides practitioners and managers alike in socializing, gaining sponsorship for, planning, and establishing a data quality program. It demonstrates how to institute and run a data quality program, from first thoughts and justifications to maintenance and ongoing metrics. It includes an in-depth look at the use of data quality tools, including business case templates, and tools for analysis, reporting, and strategic planning. This book is recommended for data management practitioners, including database analysts, information analysts, data administrators, data architects, enterprise architects, data warehouse engineers, and systems analysts, and their managers.
