Descripción
¿Tienen tus paneles de control de productos un aspecto extraño? ¿Están obsoletos tus informes trimestrales? ¿Está el conjunto de datos que utilizas roto o simplemente es incorrecto? Estos problemas afectan a casi todos los equipos, pero suelen abordarse de forma ad hoc y reactiva. Si has respondido afirmativamente a estas preguntas, este libro es para ti.
Muchos equipos de ingeniería de datos se enfrentan hoy al problema de las "buenas canalizaciones, malos datos". No importa lo avanzada que sea tu infraestructura de datos si los datos que estás canalizando son malos. En este libro, Barr Moses, Lior Gavish y Molly Vorwerck, de la empresa de observabilidad de datos Monte Carlo, explican cómo abordar la calidad y la confianza de los datos a escala, aprovechando las mejores prácticas y tecnologías utilizadas por algunas de las empresas más innovadoras del mundo.
- Crea canalizaciones de datos más fiables y dignas de confianza
- Escribe scripts para realizar comprobaciones de datos e identificar canalizaciones rotas con la observabilidad de los datos
- Aprende a establecer y mantener los SLA, SLI y SLO de los datos
- Desarrolla y lidera iniciativas de calidad de datos en tu empresa
- Aprende a tratar los servicios y sistemas de datos con la diligencia de un software de producción
- Automatiza los gráficos de linaje de datos en todo tu ecosistema de datos
- Crea detectores de anomalías para tus activos de datos críticos
Autor: Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 10/11/2022
Páginas: 308
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.15lbs
Tamaño: 9.10h x 6.90w x 0.80d
ISBN13: 9781098112042
ISBN10: 1098112040
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Análisis de datos
- Informática | Software empresarial y de productividad | Bases de datos
- Informática | Administración de sistemas | Almacenamiento y recuperación