DQOps Data Quality Operations Center
Una guía paso a paso para mejorar la calidad de los datos. Descargue el nuevo eBook. DQOps es una plataforma de calidad de datos de código abierto para todas las etapas, desde el perfilado de nuevas fuentes de datos hasta la automatización de la calidad de los datos y la detección de problemas con la observabilidad de los datos.
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GitHubCategoríasDatos y Analítica
Descripción
DQOps es una plataforma de calidad de datos de código abierto que ayuda en el perfilado de nuevas fuentes de datos, automatizando controles de calidad de datos y detectando problemas con la Observabilidad de Datos. Ofrece más de 150 controles de calidad de datos integrados y permite reglas y controles de calidad de datos personalizados utilizando Jinja2 y Python.
Cómo usar DQOps Data Quality Operations Center?
Conectar fuentes de datos, comenzar a monitorear datos, integrar controles de calidad de datos en tuberías y medir la calidad de datos con puntuaciones de KPI.
Características principales de DQOps Data Quality Operations Center:
1️⃣
Perfilado de datos de autoservicio
2️⃣
Integración de controles de calidad de datos en tuberías de datos
3️⃣
Detección y gestión de problemas de datos
4️⃣
Medición de puntuaciones de KPI de calidad de datos
5️⃣
Detección de anomalías
Por qué podría ser usado DQOps Data Quality Operations Center?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatización de controles de calidad de datos | ✅ | |
| # 2 | Monitoreo de calidad de datos en tuberías de datos | ✅ | |
| # 3 | Detección de cambios de esquema y anomalías | ✅ | |
Desarrollado por DQOps Data Quality Operations Center?
DQOps es desarrollado por un equipo de expertos en calidad de datos que tienen como objetivo proporcionar una solución integral para mejorar las operaciones de calidad de datos.