Качество данных — это не только информационные панели, это и доверие в масштабе всей системы.

Качество данных — основа надежного ИИ. В мире, управляемом ИИ, «достаточно близких» данных недостаточно. Агентам ИИ необходимы проверки качества данных, которые служат своего рода ограничителями для надежных, объяснимых и безопасных результатов в масштабе. Корпоративные команды, использующие Data Quality Studio, решают инциденты на 40% быстрее.

Atlan Data Quality Studio объединяет активные метаданные, сквозное отслеживание происхождения данных и мониторинг качества данных для Snowflake и Databricks, предоставляя командам, работающим с данными, всестороннюю информацию о том, что охвачено, что нет и где можно расширить. Atlan Data Quality Studio помог Kiwi.com сократить нагрузку на центральный инженерный отдел на 53% и повысить удовлетворенность пользователей данных на 20%.

Вместо того чтобы гадать, с чего начать, команды могут мгновенно определить наиболее важные и часто используемые таблицы, для которых отсутствуют проверки качества, и создать эффективные правила всего за несколько кликов.

В этом видео показано, как Data Quality Studio позволяет как производителям, так и потребителям данных просматривать, дополнять и доверять качеству своих информационных активов, делая качество данных видимым, обеспечивая совместную работу и доступность для всех сотрудников организации.

Ключевые выводы
Начните с того, что действительно важно: качество данных — это не попытка охватить все аспекты, сосредоточьтесь сначала на наиболее часто используемых таблицах Snowflake и Databricks, для которых отсутствуют проверки качества.

Искусственный интеллект избавляет от пустых страниц: Atlan AI сканирует метаданные таблиц и предлагает соответствующие правила качества, чтобы ответственным за данные не приходилось начинать с нуля.

Создание правил без кода: предварительно созданные правила и пользовательские SQL-проверки позволяют потребителям и ответственным за данные добавлять правила качества, не дожидаясь инженеров.

Отслеживание происхождения данных обеспечивает анализ влияния: при сбое проверки немедленно отображается информация о том, какие панели мониторинга, модели и команды затронуты.

Сигналы доверия повсюду: статус качества отображается в системах поиска активов, на торговых площадках продуктов данных и в представлениях происхождения данных, а не только на сводных страницах.

«Тихая уверенность на заднем плане каждого решения». — Когда качество данных на высоком уровне, обеспечивается прозрачность без лишнего шума.

Связанные ресурсы
📘 Структура управления данными: https://atlan.com/data-governance-fra...
📘 Демонстрация Data Quality Studio: https://atlan.com/demos/data-quality-...
📘 Документация Data Quality Studio: https://docs.atlan.com/product/capabi...

Узнайте больше
🚀 Познакомьтесь с Atlan — Обзор продукта: https://atln.cm/y/1/demo
🗓️ Закажите демонстрацию у нашей команды: https://atln.cm/y/1/talk-to-sales
🔥 Узнайте, как Atlan строит будущее каталогов данных: https://atln.cm/y/why-we-are-different
✨ Присоединяйтесь к более чем 5000 лидерам в области данных, читающим нашу бесплатную рассылку: https://atlan.com/forms/humans-of-dat...

О компании Atlan
Atlan — ведущая платформа активных метаданных, помогающая командам, работающим с данными, сотрудничать, управлять и доверять своим данным в масштабах предприятия. Ей доверяют предприятия по всему миру для создания экосистем данных, готовых к использованию ИИ.

🔗 Оставайтесь на связи 🔗
🌐 Посетите Atlan: https://atlan.com/
💼 LinkedIn:   / atlan-hq  
🐦 X: https://x.com/AtlanHQ