Cómo detectar instantáneamente problemas de calidad de datos e identificar sus causas
En el mundo actual impulsado por los datos, las organizaciones dependen en gran medida de datos precisos para tomar decisiones comerciales críticas. Como ingeniero de datos responsable y confiable, garantizar la calidad de los datos es primordial. Incluso un breve período de visualización de datos incorrectos en un tablero puede provocar la rápida propagación de información falsa por toda la organización, de forma muy similar a como un virus altamente infeccioso se propaga a través de un organismo vivo.
Pero ¿cómo podemos prevenir esto? Lo ideal sería evitar por completo los problemas de calidad de los datos. Sin embargo, la triste verdad es que es imposible prevenirlos por completo. Sin embargo, hay dos pasos clave que podemos tomar para mitigar el impacto.
- Sea el primero en enterarse cuando surja un problema de calidad de los datos
- Reducir el tiempo necesario para resolver el problema.
En este blog, te mostraré cómo implementar el segundo punto directamente en tu código. Crearé una canalización de datos en Python utilizando los datos generados por Mockaroo y aprovecharé Tableau para identificar rápidamente la causa de cualquier interrupción. Si está buscando un marco de prueba alternativo, consulte mi artículo sobre Una introducción a Grandes Expectativas con Python.
