DQOps Data Quality Operations Center
Hướng dẫn từng bước để cải thiện chất lượng dữ liệu. Tải xuống eBook mới. DQOps là một nền tảng chất lượng dữ liệu mã nguồn mở cho tất cả các giai đoạn, từ phân tích dữ liệu nguồn mới đến tự động hóa chất lượng dữ liệu và phát hiện vấn đề với quan sát dữ liệu.
Liệt kê trong các danh mục:
GitHubDanh mụcDữ liệu và Phân tích
Mô tả
DQOps là một nền tảng chất lượng dữ liệu mã nguồn mở giúp phân tích nguồn dữ liệu mới, tự động hóa kiểm tra chất lượng dữ liệu và phát hiện vấn đề với Data Observability. Nó cung cấp hơn 150 kiểm tra chất lượng dữ liệu tích hợp sẵn và cho phép tạo các quy tắc và kiểm tra chất lượng dữ liệu tùy chỉnh bằng Jinja2 và Python.
Cách sử dụng DQOps Data Quality Operations Center?
Kết nối nguồn dữ liệu, bắt đầu giám sát dữ liệu, tích hợp kiểm tra chất lượng dữ liệu vào các luồng dữ liệu và đo lường chất lượng dữ liệu bằng điểm số KPI.
Tính năng chính của DQOps Data Quality Operations Center:
1️⃣
Phân tích dữ liệu tự phục vụ
2️⃣
Tích hợp kiểm tra chất lượng dữ liệu vào các luồng dữ liệu
3️⃣
Phát hiện và quản lý vấn đề với dữ liệu
4️⃣
Đo lường điểm số KPI chất lượng dữ liệu
5️⃣
Phát hiện bất thường
Tại sao nên sử dụng DQOps Data Quality Operations Center?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Tự động hóa kiểm tra chất lượng dữ liệu | ✅ | |
| # 2 | Giám sát chất lượng dữ liệu trong các luồng dữ liệu | ✅ | |
| # 3 | Phát hiện thay đổi cấu trúc và bất thường | ✅ | |
Do ai phát triển DQOps Data Quality Operations Center?
DQOps được phát triển bởi một nhóm chuyên gia chất lượng dữ liệu nhằm mục tiêu cung cấp một giải pháp toàn diện để cải thiện hoạt động chất lượng dữ liệu.