Collibra デモ: Collibra のデータ品質と可観測性を使用してデータ主導の意思決定を行う – DATAVERSITY

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最新のスタックは複雑なので、データ品質を追跡することが困難です。  

幸いなことに、解決策はあります。 Collibra Data Quality & Observability は、データ品質とデータ パイプラインの信頼性を監視して、異常を迅速に修復するのに役立ちます。 

Collibra のシニア セールス エンジニアである Hariprasad Ashwene に参加して、Collibra Data Quality & Observability が機械学習を活用して、さまざまなデータベース、ファイル、データ ストリームにわたるデータ品質の問題をプロアクティブに特定する適応型チェックとルールを生成する方法をご覧ください。予測的、継続的、セルフサービスのデータ品質により、ルール作成者はデータ エラーの根本原因の排除など影響の大きいタスクに集中できるようになり、ビジネス ユーザーが分析や AI モデリング作業のために高品質のデータにアクセスできるようになります。 

彼は次の方法を検討します。  

• Collibra のデータ品質と可観測性を始めましょう 
• AI/ML を使用してデータ品質ルールを作成する 
• 従来のルール エンジンが見逃していた品質問題を特定する 

次回、18 年 2024 月 XNUMX 日に開催される DATAVERSITY デモデー – データ品質でお会いできることを楽しみにしています。 登録する 私たちに参加してください。今後の DATAVERSITY デモデイをすべてチェックしてください こちら.

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• 情報源： https://www.dataversity.net/collibra-demo-make-data-driven-decisions-with-collibra-data-quality-observability/