Data Quality Assertions in DataHub: Von Standardregeln zu maßgeschneiderten Lösungen

Wie kannst Du sicherstellen, dass Deine Daten zuverlässig, konsistent und aktuell sind? Mit Data Quality Assertions in DataHub lassen sich Datenqualitätsprüfungen systematisch umsetzen. Doch welche Standardregeln bietet DataHub und wann brauchst Du eigene Custom Assertions? 🚀 In diesem Vortrag erfährst Du, wie Du Data Quality Assertions in DataHub einsetzt – von den Grundlagen und der Konfiguration bestehender Regeln bis zur Entwicklung maßgeschneiderter Prüfungen für unternehmensspezifische Anforderungen. 📌 Das erwartet Dich im Vortrag: ✅ Data Quality Assertions verstehen: Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten in DataHub ✅ Standard Assertions konfigurieren: Welche vordefinierten Prüfregeln stehen zur Verfügung? ✅ Datenqualität automatisiert prüfen: Integrität, Konsistenz und Aktualität von Daten überwachen ✅ Custom Assertions entwickeln: Individuelle Datenqualitätsregeln für spezielle Geschäftsanforderungen umsetzen ✅ Möglichkeiten und Grenzen erkennen: Was lässt sich mit DataHub Assertions realisieren und wo liegen die Herausforderungen? 💡 Warum ist Data Quality wichtig? Eine hohe Datenqualität bildet die Grundlage für verlässliche Analysen, moderne Datenplattformen und datengetriebene Entscheidungen. Data Quality Assertions helfen dabei, Qualitätsanforderungen nachvollziehbar zu definieren und Datenprobleme frühzeitig zu erkennen. 👍 Wenn Dir der Vortrag gefällt, hinterlasse ein Like und abonniere den Kanal für weitere Inhalte rund um Data Engineering, Data Governance, Data Architecture und moderne Datenplattformen. #DataHub #DataQuality #DataEngineering #DataQualityAssertions #DataGovernance