DataPipeline过滤规则和替换规则 DataPipeline Quality流式数据质量检查,可在数据实时同步过程中进行数据质量检 查,及时检查出原始数据中存在的脏数据,如:缺失数据、错误数据、不可用数据等,在数 据同步过程中,进行数据清洗提升数据质量及数据可用性,也可结合外部编码规则,对数据 进行脱敏,完成数据治理中的数据质量管理。
DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性, 以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性。帮助企业解决在数据集成过程中遇到的数据质量相关问题。 DataPipeline数据质量管理 DataPipeline Quality流式数据质量检查,提供了基础清洗规则配置和高级清洗功能, 数据工程师根据实际需求对数据...
高质量的数据是企业进行决策的重要依据。DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性,以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性。帮助企业解决在数据集成过程中遇到的数据质量相关问题。DataPipeline数据质量管理DataPipelineQuality流式数据质量检查,提供了基础清洗规则配置和...
Create data quality checks in Python, SQL, Julia, or R (check these 27 example SQL checks to get inspired). Create data quality checks with no-code transformations. Have control over what happens when a test fails: send alerts to Slack/email/another app, abort the data pipeline, or even...
近日,为能更好地解决用户在数据同步以及数据质量方面遇到的问题,DataPipeline围绕任务调度、数据质量监控等推出重磅功能。 一、新版本核心功能点 1.任务流 DataPipeline数据任务平台新增任务流模块,帮助企业用户将多个定时任务串联在一起(也支持脚本的调用),实现各个任务之间建立依赖关系,当上游任务完成同步时可自动开启下...
However, despite their importance, they are often unreliable and deliver poor-quality data. A critical step toward improving this situation is a solid understanding of the aspects contributing to the quality of data pipelines. Therefore, this article first introduces a taxonomy of 41 factors that ...
「数据质量模块」是DataPipeline提供的一个新的模块,主要是针对「数据质量任务」相关的功能。目前提供「数据质量任务」、「数据度量规则」、「数据检核方法」等三个功能模块。 2. 「数据质量模块」的核心功能模块? 主要分以下几个模块,请点击下方链接查看具体的模块详情介绍: ...
DataPipeline数见科技 ,企业级实时数据融合、数据集成产品提供商,为企业级用户提供数据库同步软件、数据交换平台、数据抽取工具,实现企业敏捷的数据融合与共享.
DataPipeline 将业务聚焦于组织的数据管理全景,基于 DataOps 理念打造下一代数据基础设施,并已形成 DataOps 产品矩阵布局:Data Integration Platform 数据融合平台、Data Observability Platform 数据可观测性平台、Data Discovery Platform 数据发现平台、Data Security-Ops Platform 数据安全平台。该产品矩阵涵盖了 “协作和...
DataPipeline 产品聚焦于组织数据管理全景,将“企业管理特性”与“数据技术发展”的思考纳入到产品打磨过程中,协助企业实现数据应用的“研发、运维、运营”一体化创新,有效应对数据融合过程中“人工依赖度高、团队协作配合困难、需求响应时间低于预期、管理难度大费时费力”等问题。