Т-Банк пересобрал инструменты Data Quality: кейс автоматизации для дата-команд
Оригинал: Автоматизация Data Quality: как мы изменили подход к нашим инструментам
1 / 9Оригинал: Автоматизация Data Quality: как мы изменили подход к нашим инструментам
Технический менеджер Т-Банка Аня Мавлютова рассказала, как команда изменила подход к инструментам контроля качества данных и автоматизировала процессы Data Quality.
Технический менеджер продуктов Data Governance в Платформе данных Т-Банка Аня Мавлютова делится опытом перестройки инструментов контроля качества данных. Она работает в компании более девяти лет, начинала с позиции дата-инженера, а последние три года отвечает за продукты, ускоряющие работу пользователей с данными.
Материал посвящён автоматизации Data Quality — теме, критичной для любой крупной организации, где объёмы данных растут быстрее, чем способность команд вручную отслеживать аномалии и ошибки. Автор описывает смену подхода к собственным инструментам, что подразумевает переход от ручных проверок и разрозненных скриптов к системным автоматизированным решениям.
Для профессионалов в области данных это кейс из первых рук: как выстроить процессы Data Governance так, чтобы они не тормозили, а ускоряли работу. Конкретные метрики, архитектурные решения и результаты внедрения — в полной статье на Хабре.
Материал агрегирован; полный текст — на сайте Хабр — ИТ-новости.
Для медиакомпаний и стримингов, работающих с большими массивами пользовательских данных и контент-аналитикой, кейс Т-Банка — практический пример построения Data Governance.
Data Quality и Data Governance — одни из самых горячих тем в корпоративной аналитике; Т-Банк строит одну из крупнейших платформ данных в России.
Стриминговые платформы и студии, инвестирующие в аналитику просмотров и рекомендательные системы, могут перенять подходы к автоматизации качества данных.
Увеличить1 / 9Комментарий редактора Игоря
Не самая зрелищная тема, но именно такие внутренние процессы определяют, насколько надёжны данные, на которых строятся решения о контенте.