DQOps Data Quality Operations Center
Um guia passo a passo para melhorar a qualidade dos dados. Baixe o novo eBook. DQOps é uma plataforma de qualidade de dados de código aberto para todas as etapas, desde a perfilagem de novas fontes de dados até a automação da qualidade dos dados e a detecção de problemas com a observabilidade dos dados.
Listado em categorias:
GitHubCategoriasDados e Análises
Descrição
DQOps é uma plataforma de qualidade de dados de código aberto que ajuda a perfilar novas fontes de dados, automatizar verificações de qualidade de dados e detectar problemas com Observabilidade de Dados. Oferece mais de 150 verificações de qualidade de dados integradas e permite regras e verificações de qualidade de dados personalizadas usando Jinja2 e Python.
Como usar DQOps Data Quality Operations Center?
Conectar fontes de dados, começar a monitorar dados, integrar verificações de qualidade de dados em pipelines e medir a qualidade de dados com pontuações de KPI.
Recursos principais de DQOps Data Quality Operations Center:
1️⃣
Autoatendimento de perfil de dados
2️⃣
Integração de verificações de qualidade de dados em pipelines de dados
3️⃣
Detecção e gerenciamento de problemas de dados
4️⃣
Medição de pontuações de KPI de qualidade de dados
5️⃣
Detecção de anomalias
Por que usar DQOps Data Quality Operations Center?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatização de verificações de qualidade de dados | ✅ | |
| # 2 | Monitoramento da qualidade de dados em pipelines de dados | ✅ | |
| # 3 | Detecção de alterações de esquema e anomalias | ✅ | |
Desenvolvido por DQOps Data Quality Operations Center?
DQOps é desenvolvido por uma equipe de especialistas em qualidade de dados que têm como objetivo fornecer uma solução abrangente para melhorar as operações de qualidade de dados.