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數據質量管理:數據可靠性與數據質量問題解決之道 版權信息
- ISBN：9787111754114
- 條形碼：9787111754114 ; 978-7-111-75411-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據質量管理:數據可靠性與數據質量問題解決之道 本書特色
你的產品儀表盤看起來時髦嗎？你的季度報告過時了嗎？你使用的數據集是壞的還是根本就是錯誤的？這些問題幾乎影響每一個團隊，但它們通常以一種臨時的、被動的方式得到解決。如果你也受困于這些問題，那么本書就是為你準備的。 如今，許多數據工程團隊都面臨著“好管道，壞數據”的問題。如果你的數據不好，那么數據基礎設施再先進也沒用。在本書中，來自數據可觀測性公司蒙特卡羅的Barr Moses、Lior Gavish和Molly Vorwerck解釋了如何利用世界上一些*具創新性的公司采用的*佳實踐和技術來解決大規模數據質量和信任問題。 通過閱讀本書，你將：? 構建更可信、更可靠的數據管道。 ? 編寫腳本進行數據檢查，并通過數據可觀測性識別損壞的管道。 ? 了解如何設置和維護數據SLA、SLI和SLO。 ? 制定并領導公司的數據質量計劃。 ? 了解如何像對待生產軟件一樣對待數據服務和系統。 ? 跨數據生態系統自動繪制數據沿襲圖。 ? 為關鍵數據資產構建異常檢測器。
數據質量管理:數據可靠性與數據質量問題解決之道 內容簡介
本書是一本關于如何清洗、整理和理解數據的手冊，還介紹了圍繞構建更可靠的數據系統的很好實踐、技術和流程，并在此過程中培養團隊和利益相關方對數據的信任。本書首先引入“數據宕機”的概念，然后介紹如何跨多個關鍵數據管道技術構建更具彈性的數據系統。還介紹了數據可靠性工作流中的主動異常檢測與監測，并設置SLA、SLI和SLO，以及構建由新鮮度、容量、分布、模式和沿襲這5個關鍵支柱組成的優化數據質量的數據平臺。之后深入探討在生產環境中實際應對和解決數據質量問題所需的步驟，包括數據事件管理、根因分析、事后分析等。接著討論數據團隊在大規模宣傳和普及數據質量時必須跨越的一些文化和組織障礙，并分享了幾個真實案例研究和與數據工程領域領軍人物的對話。
數據質量管理:數據可靠性與數據質量問題解決之道 目錄
目錄前言1第1章 為什么數據質量值得關注71.1 什么是數據質量91.2 構筑當下101.2.1 了解“數據宕機的增加”111.2.2 促成當前形勢的其他行業趨勢131.3 總結15第2章 對可靠數據系統的構建模塊進行組裝162.1 了解事務型數據和分析型數據之間的差異162.2 是什么讓它們有所不同172.3 數據倉庫與數據湖192.3.1 數據倉庫：模式級別的表類型192.3.2 數據湖：文件級別的操作212.3.3 什么是湖倉一體222.3.4 在倉庫和湖之間同步數據232.4 收集數據質量指標242.4.1 什么是數據質量指標242.4.2 如何提取數據質量指標252.4.3 使用查詢日志了解數據倉庫中的數據質量312.4.4 使用查詢日志了解數據湖中的數據質量322.5 設計數據目錄332.6 構建數據目錄342.7 總結38第3章 收集、清洗、轉換和測試數據393.1 收集數據393.1.1 應用程序日志數據403.1.2 API響應413.1.3 傳感器數據423.2 清洗數據433.3 批處理與流處理453.4 流處理的數據質量463.5 數據標
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數據質量管理:數據可靠性與數據質量問題解決之道 作者簡介
[美]巴爾·摩西(Barr Moses)，是蒙特卡羅公司的首席執行官兼聯合創始人，該公司是數據可觀測性類別的創建者。在長達十年的數據職業生涯中，她曾擔任以色列空軍數據情報部隊指揮官、貝恩公司顧問和Gainsight公司運營副總裁。她主持了O'Reilly的第一門數據質量課程。 [美]利奧·加維什(Lior Gavish)，是蒙特卡羅公司的首席技術官兼聯合創始人，曾聯合創辦網絡安全初創公司Sookasa，該公司于2016年被Barracuda公司收購。在Barracuda，他曾擔任高級工程副總裁，推出了屢獲殊榮的ML防欺詐產品。Lior擁有斯坦福大學工商管理碩士學位和特拉維夫大學計算機科學碩士學位。 [美]莫莉·沃爾維克(Molly Vorwerck)，是蒙特卡羅公司的內容主管，還擔任過Uber工程博客的主編和Uber技術品牌團隊的首席項目經理。她還負責Uber首席技術官的內部溝通，以及Uber人工智能實驗室研究審查項目的戰略。
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