DQOps Data Quality Operations Center
逐步指南以提高数据质量。下载新的电子书。DQOps是一个开源数据质量平台，涵盖从对新数据源进行概要分析到自动化数据质量和检测数据可观察性问题的所有阶段。
列在类别中:
GitHub类别数据与分析
描述
DQOps是一个开源的数据质量平台，可帮助对新数据源进行分析，自动化数据质量检查，并检测数据可观测性问题。它提供了超过150种内置的数据质量检查，并允许使用Jinja2和Python自定义数据质量规则和检查。
如何使用 DQOps Data Quality Operations Center?
连接数据源，开始监控数据，将数据质量检查集成到流程中，并使用KPI得分测量数据质量。
核心功能 DQOps Data Quality Operations Center:
1️⃣
自助数据分析
2️⃣
将数据质量检查集成到数据流程中
3️⃣
检测和管理数据问题
4️⃣
测量数据质量KPI得分
5️⃣
异常检测
为什么要使用 DQOps Data Quality Operations Center?
| # | 使用案例 | 状态 | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 自动化数据质量检查 | ✅ | |
| # 2 | 监控数据流程中的数据质量 | ✅ | |
| # 3 | 检测模式变化和异常 | ✅ | |
开发者 DQOps Data Quality Operations Center?
DQOps由一组数据质量专家开发，旨在提供全面的解决方案，改善数据质量操作。