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题名/责任者:

数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道/(美)巴尔·摩西(Barr Moses)，(美)利奥·加维什(Lior Gavish)，(美)莫莉·沃尔维克(Molly Vorwerck)著 李晗玥, 陈天皓, 步凡译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-75411-4/CNY109.00

载体形态项:

256页:图;24cm

并列正题名:

Data quality fundamentals:a practitioner's guide to building trustworthy data pipelines

其它题名:

数据可靠性与数据质量问题解决之道

个人责任者:

摩西 (Moses, Barr) 著

个人责任者:

加维什 (Gavish, Lior) 著

个人责任者:

沃尔维克 (Vorwerck, Molly) 著

个人次要责任者:

李晗玥 译

个人次要责任者:

陈天皓 译

个人次要责任者:

步凡 译

学科主题:

数据管理-质量管理-研究

中图法分类号:

TP274

版本附注:

据2022年英文版译出

出版发行附注:

O'Reilly Media, Inc.授权机械工业出版社出版

相关题名附注:

英文题名原文取自封面

责任者附注:

Barr Moses, 蒙特卡罗公司的首席执行官兼联合创始人, 该公司是数据可观测性类别的创建者。Lior Gavish, 蒙特卡罗公司的首席技术官兼联合创始人, 曾联合创办网络安全初创公司Sookasa, 该公司于2016年被Barracuda公司收购。Molly Vorwerck, 蒙特卡罗公司的内容主管, 还担任过Uber工程博客的主编和Uber技术品牌团队的首席项目经理。

提要文摘附注:

本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册, 还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程, 并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引入“数据宕机”的概念, 然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测, 并设置SLA、SLI和SLO, 以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。

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