Chapter 1 introduces basic data quality terms, including data quality dimensions and data quality roles and responsibilities. You will also learn the importance and value of data quality in a business context.

Importância da qualidade de dados

Valor da qualidade de dados

Alternativas

Pergunta sobre qualidade de dados

Pergunta sobre dados

Perguntas sobre qualidade de dados

Termos e conceitos de qualidade de dados

Definição de qualidade de dados no contexto

Dimensões de qualidade de dados de bônus

Validade

Completude

Unicidade

Prática da dimensão da qualidade de dados

Importância da consistência

Funções e responsabilidades de qualidade de dados

A equipe de governança de dados

Qual função da qualidade de dados se encaixa

Produtor de dados

Consumidor de dados

Qual função é responsável

Defining Data Quality Terms

You’ll start chapter 2 by identifying data quality rules for each data quality dimension using data profiles. You’ll also learn about metadata and data lineage before exploring the overall data quality process for triaging and remediating issues.

Data quality rules using dimensions

Data quality rules

Data quality scenarios

Data profiles

Data quality rules based on a data profile

Data profile conclusions

Metadata and data quality

Identifying metadata

Order of data lineage

Data quality issues triage

Using data lineage and metadata

Executing data quality processes

Data Quality Processes and Components

In chapter 3, you’ll learn about the different types of data quality rules and the concept of data quality alert thresholds. You’ll finish the chapter with an exercise that puts dimensions, data quality rules, data quality processes, and data quality alerts together.

Detective Data Quality Rules

Identifying detective rules

Remediating detected issues

Preventative Data Quality Rules

When to use a preventative rule

Detective versus preventative data quality rules

Anomaly detection

When to use anomaly detection

Triaging anomalies

Data quality thresholds

Threshold selection

Matching threshold to criticality

Wrap-Up

Data Quality Rules In Action

Cheat Sheet - Data Quality Dimensions

A qualidade de dados é um conceito fundamental que deve ser entendido se você trabalha com dados. Os conceitos e processos de qualidade de dados abrangem vários setores e podem ser aplicados por qualquer pessoa que produza ou consuma dados. Este curso aborda os conceitos básicos, incluindo dimensões de qualidade de dados, funções e responsabilidades e tipos de regras de qualidade de dados. Você entenderá o processo de qualidade de dados e estará preparado para começar a monitorar a qualidade de seus próprios dados. <br><br>
Você começará aprendendo a definição de qualidade de dados e por que é tão importante considerá-la na tomada de decisões de negócios. Depois de entender a importância, você aprenderá sobre seis dimensões fundamentais da qualidade de dados. Você usará essas dimensões para definir regras de qualidade de dados preventivas e detectivas. <br><br>
Ao final deste curso, você entenderá como monitorar, identificar e resolver problemas de qualidade de dados. Você examinará seus dados com uma lente mais crítica e pensará em possíveis problemas de qualidade de dados antes de usá-los. Por fim, você poderá tomar decisões melhores e ter mais confiança em seus dados aplicando as técnicas básicas de qualidade de dados abordadas neste curso.

<h2>Explore os fundamentos da qualidade de dados</h2>
A qualidade de dados é um conceito fundamental que deve ser entendido se você trabalha com dados. Os conceitos e processos de qualidade de dados abrangem vários setores e podem ser aplicados por qualquer pessoa que produza ou consuma dados. Este curso aborda os conceitos básicos, incluindo dimensões de qualidade de dados, funções e responsabilidades e tipos de regras de qualidade de dados. Você entenderá o processo de qualidade de dados e estará preparado para começar a monitorar a qualidade de seus próprios dados. 
<h2>Saiba mais sobre as dimensões da qualidade dos dados</h2>
Você começará aprendendo a definição de qualidade de dados e por que é tão importante considerá-la na tomada de decisões de negócios. Depois de entender a importância, você aprenderá sobre seis dimensões fundamentais da qualidade de dados. Você usará essas dimensões para definir regras de qualidade de dados preventivas e detectivas. <br><br> Você também aprenderá os fundamentos da detecção de anomalias, uma forma mais avançada de monitorar a qualidade dos dados. Você reunirá esses conceitos aplicando o processo de qualidade de dados. Você saberá qual função é responsável por tarefas específicas de qualidade de dados e a ordem em que essas tarefas devem ser concluídas. 
<h2>Domine os princípios básicos do gerenciamento da qualidade dos dados</h2>
Ao final deste curso, você entenderá como monitorar, identificar e resolver problemas de qualidade de dados. Você examinará seus dados com uma lente mais crítica e pensará em possíveis problemas de qualidade de dados antes de usá-los. Por fim, você poderá tomar decisões melhores e ter mais confiança em seus dados aplicando as técnicas básicas de qualidade de dados abordadas neste curso.

Explore os fundamentos da gestão da qualidade de dados. Aprenda conceitos, dimensões e técnicas.

Introdução à Qualidade de Dados

Explore fundamentos da gestão da qualidade de dados: principais conceitos, dimensões e técnicas para monitorar e melhorar a qualidade de dados.

Fundamentos da governança de dados

Definição de qualidade de dados no contexto

Introdução à Qualidade de Dados

exercicio interativo prático