Capitolul 1 introduce termenii de bază legați de calitatea datelor, inclusiv dimensiunile calității datelor, rolurile și responsabilitățile aferente. Vei învăța, de asemenea, care este importanța și valoarea calității datelor într-un context de business.

Importanța calității datelor

Valoarea calității datelor

Întrebări despre calitatea datelor

Termeni și concepte privind calitatea datelor

Definiția calității datelor în context

Dimensiuni suplimentare ale calității datelor

Exersează dimensiunile calității datelor

Importanța consistenței

Roluri și responsabilități în calitatea datelor

Echipa de guvernanță a datelor

Ce rol în domeniul calității datelor ți se potrivește

Care rol este responsabil

Definirea termenilor legați de calitatea datelor

Capitolul 2 începe cu identificarea regulilor de calitate a datelor pentru fiecare dimensiune, folosind profiluri de date. Vei învăța apoi despre metadate și trasabilitatea datelor, înainte de a explora procesul general de triere și remediere a problemelor de calitate.

Reguli de calitate a datelor folosind dimensiuni

Reguli de calitate a datelor

Scenarii privind calitatea datelor

Profiluri de date

Reguli de calitate a datelor bazate pe un profil de date

Concluzii din profilul de date

Metadate și calitatea datelor

Identificarea metadatelor

Ordinea linajului datelor

Trierea problemelor de calitate a datelor

Folosirea liniei de date și a metadatelor

Executarea proceselor de calitate a datelor

Procese și componente ale calității datelor

În capitolul 3, vei descoperi diferitele tipuri de reguli de calitate a datelor și conceptul de prag de alertă pentru calitatea datelor. Capitolul se încheie cu un exercițiu care reunește dimensiunile, regulile de calitate, procesele și alertele de calitate a datelor.

Reguli de calitate a datelor de tip detectiv

Identificarea regulilor detective

Procesul de remediere a problemelor detectate

Remedierea problemelor detectate

Reguli preventive de calitate a datelor

Când să folosești o regulă preventivă

Opțiuni

Regulă detectivă de calitate a datelor

Regulă preventivă de calitate a datelor

Reguli detective versus reguli preventive de calitate a datelor

Detectarea anomaliilor

Când să folosești detectarea anomaliilor

Trierea anomaliilor

Praguri pentru calitatea datelor

Alegerea pragului

Nivel 1 - Avertisment

Nivel 2 - Alertă problemă critică

Nivel 3 - Prevenție problemă critică

Potrivirea pragului cu criticitatea

Recapitulare

Reguli de calitate a datelor în practică

Cheat Sheet - Data Quality Dimensions

Calitatea datelor este un concept fundamental pe care orice persoană care lucrează cu date trebuie să îl înțeleagă. Principiile și procesele legate de calitatea datelor se aplică în numeroase industrii și sunt relevante pentru oricine produce sau consumă date. Acest curs acoperă elementele de bază, inclusiv dimensiunile calității datelor, rolurile și responsabilitățile implicate, precum și tipurile de reguli de calitate a datelor. Vei dobândi o înțelegere solidă a procesului de asigurare a calității datelor și vei fi pregătit să monitorizezi calitatea propriilor date. <br><br>
Vei începe prin a învăța ce înseamnă calitatea datelor și de ce este atât de importantă în luarea deciziilor de business. După ce înțelegi această importanță, vei explora șase dimensiuni fundamentale ale calității datelor. Pe baza acestora, vei defini reguli de calitate a datelor – atât detective, cât și preventive. <br><br>
La finalul cursului, vei ști cum să monitorizezi, să identifici și să rezolvi problemele de calitate a datelor. Vei privi datele cu un ochi mai critic și vei anticipa potențialele probleme înainte de a le utiliza. În final, vei lua decizii mai bune și vei avea mai multă încredere în datele tale, aplicând tehnicile de bază prezentate în acest curs.

<h2>Explorează bazele calității datelor</h2>
Calitatea datelor este un concept fundamental, esențial de înțeles dacă lucrezi cu date. Conceptele și procesele de calitate a datelor se extind în toate industriile și pot fi aplicate de orice persoană care produce sau consumă date. Acest curs acoperă elementele de bază, inclusiv dimensiunile calității datelor, rolurile și responsabilitățile și tipurile de reguli de calitate a datelor. Vei dobândi o înțelegere a procesului de calitate a datelor și vei fi pregătit să începi monitorizarea calității propriilor date. 
<h2>Aflați despre dimensiunile calității datelor</h2>
Vei începe prin a învăța definiția calității datelor și de ce este atât de important să o iei în considerare în luarea deciziilor de afaceri. Odată ce înțelegi importanța, vei afla despre șase dimensiuni fundamentale ale calității datelor. Vei folosi aceste dimensiuni pentru a defini reguli de calitate a datelor detective și preventive. <br><br> Vei învăța, de asemenea, bazele detectării anomaliilor, o metodă mai avansată de a monitoriza calitatea datelor. Vei pune aceste concepte împreună aplicând procesul de calitate a datelor. Vei învăța ce rol este responsabil pentru anumite sarcini de calitate a datelor și în ce ordine ar trebui finalizate aceste sarcini. 
<h2>Stăpânește bazele managementului calității datelor</h2>
La finalul acestui curs, vei înțelege cum să monitorizezi, să identifici și să rezolvi problemele de calitate a datelor. Vei analiza datele tale cu un ochi mai critic și te vei gândi la posibile probleme de calitate a datelor înainte de a le folosi. În cele din urmă, vei putea lua decizii mai bune și vei avea mai multă încredere în datele tale aplicând tehnicile de bază de calitate a datelor acoperite în acest curs.

Explorați bazele managementului calității datelor. Învățați conceptele și tehnicile cheie.

Introducere în calitatea datelor

Explorează bazele managementului calității datelor. Învață conceptele, dimensiunile și tehnicile cheie pentru monitorizarea și îmbunătățirea calității datelor.

Fundamentele guvernanței datelor

Revizuiește raportul de detectare a anomaliilor

Explorează metadatele și trasabilitatea datelor pentru anomaliile detectate, în scopul identificării producătorilor de date

Analizează anomaliile detectate împreună cu producătorul de date pentru a stabili dacă anomalia reprezintă cu adevărat o eroare sau este un rezultat fals pozitiv

Colaborează cu producătorul de date pentru a corecta anomaliile reale și oferă feedback instrumentului de detectare a anomaliilor

Trierea anomaliilor

Introducere în calitatea datelor

Exercițiu interactiv practic