Качество Данных
Все про Data Goverance и Data Quality.
🇬🇧 - язык материалов
⭐ - наша рекомендация
Data Quality (DQ) - это характеристика данных, определяющая их пригодность для конкретных целей использования. Качественные данные - это данные, которые соответствуют заданным критериям и могут быть эффективно использованы для анализа и принятия решений.
Ключевые характеристики качества данных:
- Точность (Accuracy) - соответствие данных реальным значениям
- Полнота (Completeness) - наличие всех необходимых значений
- Актуальность (Timeliness) - своевременность и современность данных
- Согласованность (Consistency) - отсутствие противоречий в данных
- Достоверность (Validity) - соответствие данных установленным правилам
Основные проблемы с качеством данных:
- Дублирование записей
- Пропущенные значения
- Устаревшие данные
- Ошибки ввода
- Несогласованность форматов
Преимущества высокого качества данных:
- Более точные бизнес-решения
- Повышение эффективности операций
- Снижение рисков
- Улучшение клиентского опыта
- Соответствие регуляторным требованиям
Методы обеспечения качества данных:
- Регулярная проверка и очистка данных
- Внедрение стандартов работы с данными
- Автоматизация процессов проверки
- Обучение персонала
- Использование специализированных инструментов
Основные open-source инструменты для data quality
Оба интструмента имеют интеграцию с DTB
- Elementary - доролняет возможности DBT в части тестов и визуализации.
Книги
Из книг можно выделить следующие