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Data Quality Engineering

Yang Li

(李扬 著)从工程化视角系统阐述数据质量保障体系,涵盖度量、监控、剖析、清洗及在数据仓库与大数据平台中的实践。

数据质量数据工程数据监控

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Data Quality Engineering

Yang Li

Yang Li

你好,我是 Yang Li。

写《Data Quality Engineering》那几年,我最想让读者记住一句话:

数据质量维度(准确性、完整性、一致性等)的量化度量方法

—— 多数人第一眼不会同意。你呢,你第一反应是什么?

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核心观点3

1

数据质量维度(准确性、完整性、一致性等)的量化度量方法

2

基于规则与统计的数据质量监控与异常检测

3

数据清洗流程的自动化与数据质量闭环管理

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Data Quality Engineering》读书笔记 · Yang Li

(李扬 著)从工程化视角系统阐述数据质量保障体系,涵盖度量、监控、剖析、清洗及在数据仓库与大数据平台中的实践。

3 条核心观点

  1. 数据质量维度(准确性、完整性、一致性等)的量化度量方法
  2. 基于规则与统计的数据质量监控与异常检测
  3. 数据清洗流程的自动化与数据质量闭环管理

以上是《Data Quality Engineering》(Yang Li著)的核心观点AI解读。点击上方「与作者对话」,可以直接向Yang Li提问,深入了解这本书。