Fundamentos de la calidad de datos

¿Los cuadros de mando de tus productos tienen un aspecto raro? ¿Tus informes trimestrales están obsoletos? ¿El conjunto de datos que utilizas está roto o simplemente es erróneo? Estos problemas afectan a casi todos los equipos, pero suelen abordarse de forma ad hoc y reactiva. Si has respondido afirmativamente a estas preguntas, este libro es para ti.

Hoy en día, muchos equipos de ingeniería de datos se enfrentan al problema de "buenas canalizaciones, malos datos". No importa lo avanzada que sea tu infraestructura de datos si los datos que canalizas son malos. En este libro, Barr Moses, Lior Gavish y Molly Vorwerck, de la empresa de observabilidad de datos Monte Carlo, explican cómo abordar la calidad de los datos y la confianza a escala aprovechando las mejores prácticas y tecnologías utilizadas por algunas de las empresas más innovadoras del mundo.

• Construye canalizaciones de datos más fiables y dignas de confianza
• Escribe scripts para realizar comprobaciones de datos e identificar canalizaciones rotas con la observabilidad de datos
• Aprende a establecer y mantener los SLA, SLI y SLO de los datos
• Desarrolla y dirige iniciativas de calidad de datos en tu empresa
• Aprende a tratar los servicios y sistemas de datos con la diligencia del software de producción
• Automatiza los gráficos de linaje de datos en todo tu ecosistema de datos
• Construye detectores de anomalías para tus activos de datos críticos