82
Data Quality Techniques. Strategies for Continuous Data Improvement
“По-перше, це книга для дата-інженерів та архітекторів даних, яким набридло виправляти помилки в звітах щоразу, коли приходить новий звіт. Ви отримаєте зрозумілий фреймворк, як організувати роботу з даними професійно. По-друге, вона буде корисною Data Stewards та менеджерам продуктів. Якщо ваша мета — зробити так, щоб бізнес довіряв цифрам у панелях керування (dashboards), вам знадобляться методики з цієї книги. По-третє, рекомендую прочитати аналітикам даних (Data Analysts). Ви зрозумієте, на якому етапі в ланцюжк…
Посібник із впровадження стратегій контролю якості даних для бізнесу та IT-команд.
📝 Опис товару: Data Quality Techniques. Strategies for Continuous Data Improvement
Ця книга — практичний посібник для тих, хто працює з великими масивами даних і стикається з їхньою бруднотою. Ден Маєрс не просто описує теорію, а пропонує конкретний набір інструментів та стратегій для впровадження процесів контролю якості (Data Quality) у реальних бізнес-умовах.
Автор розбирає, як перетворити хаотичні збори інформації на структуровану систему, яка приносить користь компанії. Ви дізнаєтесь, як вимірювати якість даних, як автоматизувати процеси очищення та як зробити покращення даних постійним процесом, а не разовою акцією. Це технічна література для тих, хто хоче побудувати надійну архітектуру даних.
⭐ Відгуки покупців
Оцінка Mirava
Відгуків ще немає. Будьте першим!
❓ Поширені запитання
📖 Кому варто прочитати
По-перше, це книга для дата-інженерів та архітекторів даних, яким набридло виправляти помилки в звітах щоразу, коли приходить новий звіт. Ви отримаєте зрозумілий фреймворк, як організувати роботу з даними професійно. По-друге, вона буде корисною Data Stewards та менеджерам продуктів. Якщо ваша мета — зробити так, щоб бізнес довіряв цифрам у панелях керування (dashboards), вам знадобляться методики з цієї книги. По-третє, рекомендую прочитати аналітикам даних (Data Analysts). Ви зрозумієте, на якому етапі в ланцюжку обробки інформації виникають помилки і як їх запобігти ще на стадії збору. Це база для тих, хто хоче перейти від «гасіння пожеж» у даних до системного управління.
