데이터 품질 기본 개념

제품 대시보드가 이상하게 보이나요? 분기 보고서가 지루하거나 낡았나요? 사용 중인 데이터 세트가 손상되었거나 단순히 잘못되었나요? 이러한 문제는 거의 모든 팀에 영향을 미치지만, 보통 임시방편으로 대응하거나 반응적으로 처리됩니다. 이 질문에 '예'라고 답했다면 이 책이 바로 당신을 위한 것입니다.

오늘날 많은 데이터 엔지니어링 팀은 "좋은 파이프라인, 나쁜 데이터" 문제를 직면하고 있습니다. 데이터 파이프라인이 아무리 고급스러워도, 전송되는 데이터가 나쁘다면 의미가 없습니다. 이 책에서 데이터 가시화 기업 Monte Carlo의 Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck은 세계에서 가장 혁신적인 기업들이 사용하는 베스트 프랙티스와 기술을 활용해 대규모 데이터 품질과 신뢰성을 확보하는 방법을 설명합니다.

• 더 신뢰할 수 있고 안정적인 데이터 파이프라인을 구축하세요
• 데이터 관찰성을 활용해 데이터 검사를 수행하고 파이프라인 문제를 식별하는 스크립트를 작성하세요
• 데이터 SLA, SLI, SLO를 설정하고 유지하는 방법을 배우세요
• 회사 내에서 데이터 품질 개선 이니셔티브를 개발하고 주도하세요
• 데이터 서비스와 시스템을 생산 소프트웨어와 같은 엄격함으로 관리하는 방법을 배우세요
• 데이터 생태계 전반에 걸쳐 데이터 계보 그래프를 자동화하세요
• 중요 데이터 자산에 대한 이상 탐지기를 구축합니다