Data Quality | Качество данных
542 subscribers
55 photos
1 video
1 file
22 links
Канал о данных, их качестве, подготовке, обработке, проверке.
Автор @Rinnushka
Личный канал https://t.me/rinnushka_life
Download Telegram
Середина книги. Дальше надо?
Anonymous Poll
97%
Да
3%
Нет
Мчусь на ЛАФ!

Завтра с утра буду там выступать, правда не про качество данных.

С удовольствием пообщаюсь, если вы тоже там будете 😊

https://events-pro.ru/conference/LAF2025
👍4
4 часа в ласточке - отличное время, чтобы прочитать ещё одну главу книги по качеству данных!

Наушники от внешнего шума, стук колес для погружения, зелень за окном для медитации. И никто не трогает! Целых четыре часа!

На обратном пути думаю подготовить текст для постов 📝
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Saint HighLoad++, привет)
Завтра выступаю.
Сегодня прогон, тех проверка и препати.
Планирую быть и на HL, и на TL.
Кто тоже здесь?)
👍4🔥1
Мы с программным комитетом постарались, чтобы на Data Internals было интересно и полезно!
Программа очень насыщенная и разнообразная, уже хочется послушать доклады, причем сильно больше, чем реально за день) придется искать маховик времени и быть одновременно на нескольких докладах.
До встречи в сентябре на конференции!
Forwarded from Data Internals
⚡До повышения цены осталось 3 дня

Вы можете приобрести билет прямо сейчас, а можете просто зафиксировать текущую цену, если забронируете билет до 30 июня. После брони оплатить можно будет в течение нескольких дней.

Хорошая возможность для тех, кто хочет ознакомиться с полной программой Data Internals Conf X перед покупкой.

Изучить расписание и приобрести билеты можно на нашем сайте
Обсуждали с коллегами, качество данных это техническая или бизнесовая задача, получилась весьма интересная дискуссия.
Решила узнать и ваше мнение по этому вопросу. Что скажете?

Особенно приветствуются комментарии, но если лень писать, можно выбрать вариант в опросе ниже)
Качество данных это задача из какой сферы?
Anonymous Poll
45%
Бизнесовая
39%
Техническая
16%
Свой вариант
Все говорят, что данные — новая новая нефть, но никто кто говорит, как ее добывать

По данным исследования Makves, 40% данных в информационных системах российских компаний — цифровой мусор. По собственным наблюдениям, большинство источников рассказывают про большие данные, не говоря ничего конкретного и полезного.

Тем, кто работает с большими данными и развивается в этом, нужно больше исследований рынка, аналитики, кейсов и экспертных статей. Нашла канал, где все это публикуют ежедневно.

В Progres Post рассказывают, как компании собирают, анализируют и зарабатывают на данных.

Про что конкретно пишут:

✔️Как дата-аналитики вытеснили голливудских режиссеров с больших экранов на маленькие
✔️ Как получить кредит на $5,5 млрд под залог данных о клиентах
✔️ Считаете, что ваши данные при передаче третьей стороне защищены? Ну и зря
✔️Какой российский бизнес готов к экономике данных, а какой — нет
✔️ Спасают ли большие данные жизни?
✔️Как связано конфуцианство и проблемы с монетизацией данных
✔️Инвесторы используют альтернативные данные для прогноза продаж

В общем, рекомендую.
👍1🔥1
Готовы посты по шестой главе основ качества данных.
Думаю, как лучше выкладывать: через день по немногу или несколько больших? Как вам больше нравится?
Проголосуйте пожалуйста в опросе ниже?
Основы качества данных, глава шестая, часть 1.

Мысли об устранении проблем с качеством данных.

📎 Для исправления проблем с качеством данных можно использовать практики DevOps и SRE-инженеров. Всё уже придумано и успешно применяется в разработке. Это позволит применять к качеству данных упреждающий и масштабируемый подход.

📎 Жизненный цикл DevOps включает 8 последовательных этапов, затем повторяется:
1️⃣ Планирование
2️⃣Разработка
3️⃣Сборка
4️⃣Тестирование
5️⃣Выпуск в пром
6️⃣Интеграция в существующую систему
7️⃣Эксплуатация
8️⃣Мониторинг

📎 Эффективное управление инцидентами является ключом к ограничению сбоев. Реакцию на инциденты стоит продумывать заранее.

📎 Управление инцидентами – процесс выявления, изучения, разрешения, анализа и предотвращения проблем, которые могут возникать ежедневно.

📎 Нет универсального подхода к пониманию причины поломки, потому что причин может быть бесконечно много.

📎 С увеличением количества обрабатываемых данных вероятность ошибок увеличивается. Пока компании используют данные для своих цифровых услуг и принятия решений, инциденты будут продолжать происходить.

📎 Жизненный цикл надежности данных:
1️⃣Обнаружение
2️⃣Решение
3️⃣Предотвращение

📎 Рабочий процесс управления инцидентами:
1️⃣Обнаружение
2️⃣Реагирование
3️⃣Анализ первопричин
4️⃣Решение
5️⃣Разбор инцидента

📎 Обнаружение инцидентов можно интегрировать в рабочие процессы обработки и анализа данных. Инциденты можно увидеть на мониторинге при наличии пороговых значений, можно поймать при работе с аномалиями.

📎 Обнаружение аномалий наиболее ценно, когда оно сквозное на всём пути обработки данных, а не только в вашей части. Это инструмент, а не способ решения.

📎 Обнаружение инцидентов – это многоуровневый процесс, который опирается не только на способность обнаруживать инциденты, но и реагировать на них, разрешать и предотвращать итеративным и повторяемым способом.

📎 В этап обнаружения входит не только сам факт знания, что что-то сломалось, но и понимание что именно, почему, где и на что/кого влияет, что дальше делать.

Тут начинается второй этап – реагирование.

#качестводанных #dataquality #dqf
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍1
Хотите на конференцию о данных Data Internals?
Anonymous Quiz
76%
Да
24%
Нет
Основы качества данных, глава шестая, часть 2.

Мысли об устранении проблем с качеством данных.

📎 Хорошее реагирование на инциденты начинается и заканчивается эффективной коммуникацией.

📎 Один из обязательных этапов подготовки – сценарии реагирования, пошаговый план процесса обработки инцидента, Runbook.

📎 Делегирование и разделение ролей в инцидент-менеджменте считается хорошей практикой.

📎 В случае проблем стоит сообщить о них и выше-, и нижестоящим потребителям – всем, кто использует эти данные.

📎 Поиск потребителей и зависимостей, схему тракта данных и оповещение можно автоматизировать.

📎 Провести анализ первопричин и найти место «поломки» может быть нетривиальной задачей, инциденты могут проявляться неочевидным образом.

📎 Большинство проблем с данными можно отнести к одному или нескольким из следующих событий:
1. Изменение в схеме данных, например, наименование или размерность атрибута
2. Изменение логики, преобразующей данные
3. Операционная проблема, сбои, инфраструктурные ошибки

📎 Для быстрого выявления проблем нужен целостный подход, учитывающий как и почему каждое из этих трех событий может произойти.

📎 Инциденты редко имеют одну причину, чаще это совокупность факторов.

📎 Полезная основа для анализа инцидентов от Амазон:
1. Определить проблему
2. Понять, почему она возникла
3. Определить, является ли эта причина основной
4. Узнать, можно ли было предотвратить основную причину
5. Могла ли быть эта причина обнаружена до того, как случился инцидент
6. Если причина в человеческом факторе, то почему так произошло

📎 Тесты и проверки должны показывать возможную проблему до того, как она реально проявится.

📎 Шаги анализа инцидента:
1. Изучить Data Lineage, найти самые первые узлы, где есть проблема
2. Изучить код на ошибки в логике создания таблиц, полей и расчетов
3. Посмотреть на ошибочные данные, сверить с другими атрибутами в поисках аномалий и закономерностей
4. Изучить работу и логи ETL/ELT в интересующий период
5. Спросить коллег 😊 Это работает!

#качестводанных #dataquality #dqf
👍2🔥1
Коллеги исследуют интересную тему, проголосуйте, пожалуйста? Интересна картина в части метаданных
Центральный банк подготовил рекомендации по управлению метаданными и по концептуальному дизайну процесса "справочные и основные данные".
Собираюсь ознакомиться на досуге.

На сайте ЦБ файлы лежат тут: https://cbr.ru/develop/data_management_fm/#a_166170 , а в канале - в комментариях
🔥3👍1
Самара, вы слышали о конференции для аналитиков?
Уже завтра и послезавтра! Онлайн и оффлайн.

24 августа буду рассказывать про качество данных на примере своего опыта, а другие спикеры поделятся своими не менее интересными темами.

Регистрация открыта по ссылке https://order-skills.tilda.ws/samba_conf2025, программа там же.

До встречи на конференции 😊
🔥6❤1👍1
Forwarded from Rinnushka life
Samba_conf, погнали)
🔥6
Коллеги, кто на какие конференции собирается? Если будете на какой-то из этих - пишите