DQOps Data Quality Operations Center
Пошаговое руководство по улучшению качества данных. Загрузите новую электронную книгу. DQOps - это платформа открытого исходного кода для контроля качества данных на всех этапах, от профилирования новых источников данных до автоматизации контроля качества данных и выявления проблем с наблюдаемостью данных.
Перечислено в категориях:
GitHubКатегорииДанные и аналитика
Описание
DQOps - это платформа открытого исходного кода для контроля качества данных, которая помогает профилировать новые источники данных, автоматизировать проверку качества данных и обнаруживать проблемы с наблюдаемостью данных. Она предлагает более 150 встроенных проверок качества данных и позволяет создавать пользовательские правила и проверки качества данных с использованием Jinja2 и Python.
Как использовать DQOps Data Quality Operations Center?
Подключите источники данных, начните мониторинг данных, интегрируйте проверки качества данных в потоки и измеряйте качество данных с помощью показателей KPI.
Основные функции DQOps Data Quality Operations Center:
1️⃣
Самостоятельное профилирование данных
2️⃣
Интеграция проверок качества данных в потоки данных
3️⃣
Обнаружение и управление проблемами с данными
4️⃣
Измерение показателей качества данных KPI
5️⃣
Обнаружение аномалий
Почему использовать DQOps Data Quality Operations Center?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Автоматизация проверок качества данных | ✅ | |
| # 2 | Мониторинг качества данных в потоках данных | ✅ | |
| # 3 | Обнаружение изменений схемы и аномалий | ✅ | |
Разработано DQOps Data Quality Operations Center?
DQOps разработан командой экспертов по качеству данных, которые стремятся предоставить комплексное решение для улучшения операций по качеству данных.