Data Quality: управление и наблюдаемость данных

Профиль аудитории:

Data-инженеры, BI-аналитики, data-scientists уровня junior–middle, специалисты по ETL/ELT, а также сотрудники, отвечающие за внедрение и развитие процессов управления качеством данных и Data Governance в своих компаниях.

Предварительные требования:

• Владение SQL на уровне запросов средней сложности.
• Базовое знание Python (для анализа и обработки данных).
• Опыт работы с корпоративными данными (базы данных, хранилища данных, BI-системы).

По окончании курса слушатели смогут:

• Самостоятельно проводить профилирование данных, выявлять и измерять проблемы их качества с использованием метрик и инструментов (Great Expectations, SodaCL).
• Выполнять очистку и стандартизацию данных, а также автоматизировать этот процесс.
• Настроить постоянный мониторинг качества данных, использовать дашборды и своевременно реагировать на инциденты.
• Формулировать политики и процессы Data Governance, рассчитывать и обосновывать ROI от мероприятий по повышению качества данных.
• Разработать и внедрить полноценный рабочий DQ-пайплайн, который позволяет превентивно выявлять и устранять проблемы с качеством данных.

Введение и Основы

• Ценность данных как актива.
• Качество Данных (DQ) - определения, ключевые понятия.
• Бизнес-последствия плохого качества данных
• Обзор процесса управления DQ

Модуль 1: Измерения (Dimensions) Качества Данных

• Глубокий разбор ключевых измерений:
• Точность (Accuracy): Соответствие реальности.
• Полнота (Completeness): Отсутствие пропусков.
• Своевременность (Timeliness / Currency): Актуальность на момент использования.
• Непротиворечивость (Consistency): Согласованность между системами и наборами.
• Уникальность (Uniqueness): Отсутствие дубликатов сущностей.
• Валидность (Validity): Соответствие формату и бизнес-правилам.
• Целостность (Integrity): Соблюдение ссылочной целостности (Foreign Keys).
• Доступность (Accessibility) и Понятность (Interpretability).
• Относительность измерений: Как приоритеты DQ зависят от контекста использования данных.
• Практика: Разбор примеров проблем DQ

Модуль 2: Профилирование и Оценка Данных

• Профилирование данных (Data Profiling): Задачи, методы, типы анализа
• Выявление аномалий
• Инструменты профилирования
• Метрики и KPI для DQ
• Практика: Профилирование предоставленного набора данных. Выявление основных проблем.

Модуль 3: Очистка (Cleansing) и Стандартизация Данных

• Техники очистки
• Стандартизация данных
• Инструменты очистки
• Разработка правил очистки
• Практика: Применение техник очистки

Модуль 4: Мониторинг и Управление Процессами DQ

• Постоянный мониторинг DQ
• Автоматизация проверок DQ
• Создание и управление правилами DQ
• Рабочие процессы (Workflow) для обработки инцидентов DQ
• Практика: Разработка плана мониторинга для критичного набора данных. Создание дашборда с ключевыми метриками DQ.

Модуль 5: Организационные Аспекты

• Ключевые роли
• Data Governance и DQ
• Внедрение культуры качества данных
• Разработка политики и стратегии DQ. Дорожная карта улучшения DQ.
• Практика:  Разработка фрагмента политики DQ.

Модуль 6: Продвинутые Темы и Тренды

• Data Observability
• Машинное обучение для DQ
• Streaming DQ
• Регуляторные требования
• Практика:  Обсуждение влияния регуляторики.

Модуль 7: Инструменты и Технологии (Обзор)

• Категории инструментов DQ
• Критерии выбора инструмента

Модуль 8: Планирование

• Разработка плана действий
• Измерение ROI от улучшений DQ
• Будущее управления качеством данных
• Резюме ключевых выводов курса.
• Практика: Разработка концепции решения DQ