Качество данных — это не только информационные панели, это и доверие в масштабе всей системы. скачать в хорошем качестве

Качество данных — это не только информационные панели, это и доверие в масштабе всей системы.

Качество данных — основа надежного ИИ. В мире, управляемом ИИ, «достаточно близких» данных недостаточно. Агентам ИИ необходимы проверки качества данных, которые служат своего рода ограничителями для надежных, объяснимых и безопасных результатов в масштабе. Корпоративные команды, использующие Data Quality Studio, решают инциденты на 40% быстрее. Atlan Data Quality Studio объединяет активные метаданные, сквозное отслеживание происхождения данных и мониторинг качества данных для Snowflake и Databricks, предоставляя командам, работающим с данными, всестороннюю информацию о том, что охвачено, что нет и где можно расширить. Atlan Data Quality Studio помог Kiwi.com сократить нагрузку на центральный инженерный отдел на 53% и повысить удовлетворенность пользователей данных на 20%. Вместо того чтобы гадать, с чего начать, команды могут мгновенно определить наиболее важные и часто используемые таблицы, для которых отсутствуют проверки качества, и создать эффективные правила всего за несколько кликов. В этом видео показано, как Data Quality Studio позволяет как производителям, так и потребителям данных просматривать, дополнять и доверять качеству своих информационных активов, делая качество данных видимым, обеспечивая совместную работу и доступность для всех сотрудников организации. Ключевые выводы Начните с того, что действительно важно: качество данных — это не попытка охватить все аспекты, сосредоточьтесь сначала на наиболее часто используемых таблицах Snowflake и Databricks, для которых отсутствуют проверки качества. Искусственный интеллект избавляет от пустых страниц: Atlan AI сканирует метаданные таблиц и предлагает соответствующие правила качества, чтобы ответственным за данные не приходилось начинать с нуля. Создание правил без кода: предварительно созданные правила и пользовательские SQL-проверки позволяют потребителям и ответственным за данные добавлять правила качества, не дожидаясь инженеров. Отслеживание происхождения данных обеспечивает анализ влияния: при сбое проверки немедленно отображается информация о том, какие панели мониторинга, модели и команды затронуты. Сигналы доверия повсюду: статус качества отображается в системах поиска активов, на торговых площадках продуктов данных и в представлениях происхождения данных, а не только на сводных страницах. «Тихая уверенность на заднем плане каждого решения». — Когда качество данных на высоком уровне, обеспечивается прозрачность без лишнего шума. Связанные ресурсы 📘 Структура управления данными: https://atlan.com/data-governance-fra... 📘 Демонстрация Data Quality Studio: https://atlan.com/demos/data-quality-... 📘 Документация Data Quality Studio: https://docs.atlan.com/product/capabi... Узнайте больше 🚀 Познакомьтесь с Atlan — Обзор продукта: https://atln.cm/y/1/demo 🗓️ Закажите демонстрацию у нашей команды: https://atln.cm/y/1/talk-to-sales 🔥 Узнайте, как Atlan строит будущее каталогов данных: https://atln.cm/y/why-we-are-different ✨ Присоединяйтесь к более чем 5000 лидерам в области данных, читающим нашу бесплатную рассылку: https://atlan.com/forms/humans-of-dat... О компании Atlan Atlan — ведущая платформа активных метаданных, помогающая командам, работающим с данными, сотрудничать, управлять и доверять своим данным в масштабах предприятия. Ей доверяют предприятия по всему миру для создания экосистем данных, готовых к использованию ИИ. 🔗 Оставайтесь на связи 🔗 🌐 Посетите Atlan: https://atlan.com/ 💼 LinkedIn:   / atlan-hq   🐦 X: https://x.com/AtlanHQ