Мониторинг качества данных

Если мы не доверяем данным - мы не можем доверять анализу и выводам из этих данных. Именно поэтому проверка качества - важный шаг в работе с данными.

И где же нужно это делать? - В процессе сбора аналитической витрины.

Анонс новых модулей на курсе "Продвинутый SQL"

1️⃣ Мониторинг и проверка качества данных в витринах
Речь пойдет про метрики качества, как их проверять с помощью SQL и как эти проверки автоматизировать и встроить в ETL

2️⃣ Clickhouse
Колоночная база данных, широко используемая как для аналитических хранилищ. Будут описаны отличия от PostgreSQL, особенности колоночной базы и почему НЕ ВСЕ можно эффективно делать в Clickhouse

3️⃣ Практический пример реализации полного потока данных
От извлечения из системы источника, загрузки в DWH, до автоматизация аналитической витрины с дашбордом

Старт обучения 17 ноября