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AI辅助数据质量监控

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《AI辅助数据质量监控》(杰里米·斯坦利 佩奇·施瓦茨) 本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性,并提供了实用的方法,帮助企业高效地覆盖所有数据表,主动发现数据问题,并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题,以及如何实施通知机制以减少警报疲劳,并迅速分类和解决这些问题。此外,本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成,以克服自动化监控的局限性,并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南,为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。

作品简介

本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性,并提供了实用的方法,帮助企业高效地覆盖所有数据表,主动发现数据问题,并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题,以及如何实施通知机制以减少警报疲劳,并迅速分类和解决这些问题。此外,本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成,以克服自动化监控的局限性,并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南,为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。

内容简介

本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性,并提供了实用的方法,帮助企业高效地覆盖所有数据表,主动发现数据问题,并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题,以及如何实施通知机制以减少警报疲劳,并迅速分类和解决这些问题。此外,本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成,以克服自动化监控的局限性,并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南,为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。

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