Capítulo 9. La calidad de los datos en el mundo real: Conversaciones y Casos Prácticos
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Está muy bien hablar de la calidad de los datos en teoría, pero ¿qué aspecto tiene este estado deseado en la práctica?
En los últimos capítulos, hemos repasado lo que se necesita para lograr la fiabilidad de los datos a escala, desde cómo diseñar un flujo de trabajo de DataOps hasta pruebas SQL comunes para determinar el volumen y la frescura de tus activos de datos. Hemos salpicado una dosis de estudios de casos del mundo real, pero como todos sabemos, la calidad de los datos no se consigue en un libro de texto, y llegar a "datos fiables" depende de varios otros elementos de tu práctica de análisis e ingeniería de datos. A medida que avanzan las tecnologías y las empresas dependen más de los datos, debemos considerar cómo afectan otros procesos y tecnologías que definen la industria a nuestra capacidad de aumentar la fiabilidad de los datos.
En este capítulo, trataremos cinco temas que son prioritarios para muchos de los líderes de datos actuales y compartiremos cómo la calidad de los datos desempeña un papel fundamental:
La malla de datos y dónde encaja la calidad de los datos
El papel de la calidad de los datos en el viaje a la pila de datos basada en la nube
Los gráficos de conocimiento como clave para unos datos más accesibles
Descubrimiento de datos para arquitecturas de ...
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