Fundamentos da qualidade dos dados

Os teus painéis de produtos têm um aspeto estranho? Os teus relatórios trimestrais estão desatualizados? O conjunto de dados que estás a utilizar está estragado ou simplesmente errado? Estes problemas afectam quase todas as equipas, mas são normalmente tratados numa base ad hoc e de forma reactiva. Se respondeste sim a estas perguntas, este livro é para ti.

Atualmente, muitas equipas de engenharia de dados enfrentam o problema "bons pipelines, maus dados". Não importa o quão avançada é a tua infraestrutura de dados se os dados que estás a canalizar são maus. Neste livro, Barr Moses, Lior Gavish e Molly Vorwerck, da empresa de observabilidade de dados Monte Carlo, explicam como lidar com a qualidade e a confiança dos dados em escala, aproveitando as melhores práticas e tecnologias usadas por algumas das empresas mais inovadoras do mundo.

• Cria condutas de dados mais fiáveis e fiáveis
• Escreve scripts para fazer verificações de dados e identificar condutas danificadas com a observabilidade dos dados
• Aprende a definir e manter SLAs, SLIs e SLOs de dados
• Desenvolve e lidera iniciativas de qualidade de dados na tua empresa
• Aprende a tratar os serviços e sistemas de dados com a diligência de um software de produção
• Automatiza gráficos de linhagem de dados no teu ecossistema de dados
• Cria detectores de anomalias para os teus activos de dados críticos