Kapitel 5. Architektur für Datenzuverlässigkeit
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Airbnb, , der globale Online-Ferienmarktplatz, schrieb 2020 in einem Beitrag auf seinem Technik-Blog, dass "die Führung hohe Erwartungen an die Aktualität und Qualität der Daten stellt", was dazu führte, dass erhebliche Investitionen in die Datenqualität und -verwaltung getätigt werden mussten. Krishna Puttaswamy und Suresh Srinivas, ehemalige Uber-Ingenieure, schrieben 2021 in einem Uber-Engineering-Blogartikel, dass hochwertige Big Data "das Herzstück dieser massiven Transformationsplattform" sind.
Es ist kein Geheimnis: Für einige der besten Datenteams steht Datenqualität ganz oben auf der Agenda. Doch es ist eine Sache, darüber zu schreiben: Wie erreichen wir das in der Praxis?
Datenzuverlässigkeit - die Fähigkeit eines Unternehmens, während des gesamten Datenlebenszyklus eine hohe Datenverfügbarkeit und -integrität zu gewährleisten - ist das Ergebnis einer hohen Datenqualität. Da Unternehmen mehr betriebliche Daten und Daten Dritter als je zuvor erfassen und Mitarbeiter aus dem gesamten Unternehmen in allen Phasen des Lebenszyklus mit diesen Daten interagieren, wird es immer wichtiger, dass diese Daten zuverlässig sind.
Datenzuverlässigkeit muss auf jeder Ebene deines Unternehmens berücksichtigt werden, angefangen bei den Prozessen und Technologien, die du für den Aufbau und die Verwaltung deines ...
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