数据质量管理
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作者(美) 巴尔·摩西, 利奥·加维什, 莫莉·沃尔维克著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111754114
出版时间2024-05
装帧平装
开本其他
定价109元
货号4614944
上书时间2024-12-11
商品详情
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目录
本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册, 还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程, 并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引入“数据宕机”的概念, 然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测, 并设置SLA、SLI和SLO, 以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。
内容摘要
本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册，还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的很好实践、技术和流程，并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引入“数据宕机”的概念，然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测，并设置SLA、SLI和SLO，以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深入探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤，包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。接着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍，并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。
主编推荐
你的产品仪表盘看起来时髦吗？你的季度报告过时了吗？你使用的数据集是坏的还是根本就是错误的？这些问题几乎影响每一个团队，但它们通常以一种临时的、被动的方式得到解决。如果你也受困于这些问题，那么本书就是为你准备的。
如今，许多数据工程团队都面临着“好管道，坏数据”的问题。如果你的数据不好，那么数据基础设施再优选也没用。在本书中，来自数据可观测性公司蒙特卡罗的Barr Moses、Lior Gavish和Molly Vorwerck解释了如何利用世界上一些拥有创新性的公司采用的很好实践和技术来解决大规模数据质量和信任问题。
通过阅读本书，你将：
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