O Capítulo 1 apresenta termos básicos de qualidade de dados, incluindo dimensões de qualidade de dados e funções e responsabilidades de qualidade de dados. Você também aprenderá a importância e o valor da qualidade de dados em um contexto comercial.

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

Definição de termos da qualidade de dados

Você iniciará o capítulo 2 identificando regras de qualidade de dados para cada dimensão de qualidade de dados usando perfis de dados. Você também aprenderá sobre metadados e linhagem de dados antes de explorar o processo geral de qualidade de dados para triagem e correção de problemas.

Regras de qualidade de dados usando dimensões

Regras de qualidade de dados

Cenários de qualidade de dados

Perfis de dados

Regras de qualidade de dados baseadas em um perfil de dados

Conclusões do perfil de dados

Metadados e qualidade de dados

Identificação de metadados

Ordem da linhagem de dados

Triagem de problemas de qualidade de dados

Uso da linhagem de dados e metadados

Execução de processos de qualidade de dados

Processos e componentes da qualidade de dados

No capítulo 3, você aprenderá sobre os diferentes tipos de regras de qualidade de dados e o conceito de limites de alerta de qualidade de dados. Você concluirá o capítulo com um exercício que reúne dimensões, regras de qualidade de dados, processos de qualidade de dados e alertas de qualidade de dados.

Regras de qualidade de dados de detetive

Identificação de regras de detetive

Correção dos problemas detectados

Regras preventivas de qualidade de dados

Quando usar uma regra preventiva

Regras de qualidade de dados de detecção versus prevenção

Detecção de anomalias

Quando usar a detecção de anomalias

Triagem de anomalias

Limites da qualidade de dados

Seleção de limite

Limite de correspondência com a criticidade

Conclusão

Regras da qualidade de dados em ação

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

Head of Enterprise Data Strategy & Governance

Relembrando o que é uma dimensão

Pontualidade como uma dimensão

Exemplo de pontualidade

A consistência como uma dimensão

Exemplos de consistência

Precisão como uma dimensão

Exemplo de precisão

Vamos praticar!

Definição de termos da qualidade de dados - Dimensões de qualidade de dados de bônus

Dimensões de qualidade de dados de bônus

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