So erkennen Sie Datenqualitätsprobleme sofort und identifizieren ihre Ursachen
In der heutigen datengesteuerten Welt sind Unternehmen in hohem Maße auf genaue Daten angewiesen, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Als verantwortungsbewusster und vertrauenswürdiger Dateningenieur ist die Sicherstellung der Datenqualität von größter Bedeutung. Schon eine kurze Zeitspanne, in der falsche Daten auf einem Dashboard angezeigt werden, kann zur schnellen Verbreitung von Fehlinformationen im gesamten Unternehmen führen, ähnlich wie sich ein hochinfektiöser Virus in einem lebenden Organismus ausbreitet.
Aber wie können wir das verhindern? Im Idealfall würden wir Probleme mit der Datenqualität ganz vermeiden. Die traurige Wahrheit ist jedoch, dass es unmöglich ist, sie vollständig zu verhindern. Dennoch gibt es zwei wichtige Maßnahmen, die wir ergreifen können, um die Auswirkungen abzumildern.
- Erfahren Sie als Erster, wenn ein Downside mit der Datenqualität auftritt
- Minimieren Sie die zur Behebung des Issues erforderliche Zeit
In diesem Weblog zeige ich Ihnen, wie Sie den zweiten Punkt direkt in Ihrem Code implementieren. Ich werde eine Datenpipeline in Python mit generierten Daten von Mockaroo erstellen und Tableau nutzen, um die Ursache von Fehlern schnell zu identifizieren. Wenn Sie nach einem alternativen Take a look at-Framework suchen, lesen Sie meinen Artikel über Eine Einführung in „Nice Expectations“ mit Python.