數據質量管理：數據可靠性與數據質量問題解決之道
[美]巴爾·摩西 [美]利奧·加維什 [美]莫莉·沃爾維克
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[美]巴爾·摩西 [美]利奧·加維什 [美]莫莉·沃爾維克
本書是一本關於如何清洗、整理和理解數據的手冊，還介紹了圍繞構建更可靠的數據系統的最佳實踐、技術和流程，並在此過程中培養團隊和利益相關方對數據的信任。本書首先引入“數據宕機”的概念，然後介紹如何跨多個關鍵數據管道技術構建更具彈性的數據系統。還介紹了數據可靠性工作流中的主動異常檢測與監測，並設置SLA、SLI和SLO，以及構建由新鮮度、容量、分佈、模式和沿襲這5個關鍵支柱組成的優化數據質量的數據平臺。之後深入探討在生產環境中實際應對和解決數據質量問題所需的步驟，包括數據事件管理、根因分析、事後分析等。接着討論數據團隊在大規模宣傳和普及數據質量時必須跨越的一些文化和組織障礙，並分享了幾個真實案例研究和與數據工程領域領軍人物的對話。
隨着數據規模不斷飛速擴張，僅依賴人工和經驗的、打補丁式的數據質量保障措施早已跟不上時代的發展。我們迫切需要的是關於數據質量和數據可靠性的方法論，以及一整套確保數據質量、修復數據故障、自動完成檢測及質保的工業化流程。
第一本看到一半放棄的書，不接地氣，晦澀難懂😵💫不浪費時間了。