Fundamentos da Qualidade de Dados: Guia Prático Para Criar Pipelines de Dados Confiáveis

Sobre o Livro (Sinopse)

Em um mundo cada vez mais dependente de dados, a qualidade desses dados se torna crítica para o sucesso de qualquer iniciativa. No entanto, muitos profissionais enfrentam o dilema dos “pipelines bons, dados ruins”. Se os dados que você está processando forem corrompidos ou incompletos, não importa o nível de sofisticação da sua infraestrutura de dados.

"Fundamentos da Qualidade de Dados: Guia Prático Para Criar Pipelines de Dados Confiáveis" aborda esse desafio crucial. Escrito por Barr Moses, Lior Gavish e Molly Vorwerck, da empresa de observabilidade de dados Monte Carlo, este livro oferece um guia prático para garantir a qualidade e confiabilidade dos dados em larga escala.

A obra apresenta as melhores práticas e tecnologias utilizadas por algumas das empresas mais inovadoras do mundo. Através de exemplos e casos reais, os autores demonstram como construir pipelines de dados mais robustos, implementando verificações de dados para identificar problemas potenciais e garantir a integridade da informação. Além disso, o livro aborda temas importantes como definição e monitoramento de SLAs, SLIs e SLOs de dados, tratamento de serviços e sistemas de dados com a mesma atenção que se dedica ao software de produção e automação de verificações em todo o ecossistema de dados.

Aprenda a construir pipelines de dados mais confiáveis, escrever scripts para verificar a qualidade dos seus dados e identificar pipelines comprometidos. Descubra como definir e manter SLAs, SLIs e SLOs de dados, além de tratar serviços e sistemas de dados com a mesma diligência que se dedica ao software de produção. Automaize a criação de grafos de linhagem de dados em todo o seu ecossistema de dados e aprenda a implementar detectores de anomalias para seus ativos essenciais de dados.

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