Rozdział 8. Weryfikacja danych w potoku
Nawet w najlepiej zaprojektowanym potoku danych coś może pójść źle. Wielu problemów można uniknąć lub przynajmniej można je złagodzić dzięki dobrym procesom projektowym, koordynacji i infrastrukturze. W celu zapewnienia równości i poprawności danych konieczne jest zainwestowanie w ich weryfikację. Najlepsze będzie przyjęcie założenia, że używanie w trakcie analizy nieprzetestowanych danych jest niebezpieczne. W rozdziale tym zostaną omówione reguły dotyczące weryfikacji danych w krokach potoku stosującego wzorzec ELT.
Weryfikuj wcześnie i często
Niektóre zespoły danych pozostawiają zadania związane z weryfikacją danych na sam koniec potoku i implementują pewnego rodzaju operacje weryfikacji podczas przekształcania ...
Get Potoki danych now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
