Внедрение мониторинга качества данных с помощью функций Data Metric в Snowflake

Получите надежное качество данных в Snowflake — непосредственно на платформе, без дополнительных инструментов или инфраструктуры. В этом видео я покажу вам, как использовать функции метрик данных (DMF) для создания автоматизированной системы мониторинга качества данных, которая позволит измерить доверие к вашим данным. Мы начнем с основ DMF, рассмотрим системные DMF и пользовательские DMF, а затем разберем реальный пример электронной коммерции: уникальные CUSTOMER_ID, свежие данные о клиентах (максимум 10 дней) и суммы заказов, которые никогда не становятся отрицательными. Вы также увидите, как использовать Expectations для преобразования необработанных метрик в реальные правила качества и как добавить Alerts для активного мониторинга. ⏳ Временные метки ⏳ 00:00 | Что такое функции метрик данных (DMF) в Snowflake? 00:58 | Настройка демонстрационных данных 03:18 | Технические требования к DMF 04:47 | Анализ профиля данных 06:58 | Настройка встроенного DMF 1 3:56 | Мониторинг в пользовательском интерфейсе 17:46 | Мониторинг в метатаблицах 20:18 | Настройка пользовательского DMF 26:45 | Создание оповещений на основе DMF Подпишитесь на этот канал, чтобы получать больше полезного контента! 👉 http://www.snowflake.com/YTsubscribe/ Нажмите здесь, чтобы начать 30-дневную бесплатную пробную версию Snowflake, которая включает бесплатное использование на сумму 400 долларов: 👉 https://snowflake.com/youtube-dev-trial Изучите примеры кода, загрузите инструменты и общайтесь с коллегами: 👉 https://developers.snowflake.com/ #Snowflake #AIDataCloud #AI #GenAI #ArtificialIntelligence