Automatisiertes Datenqualitäts-KPI-Dashboard mit SLA-Überwachung
Seed: DataSources table, DQChecks table (null_rate, schema_mismatch, duplication_rate), SLA thresholds; KPI calc: %Pass = 1 - (SumFailedChecks/TotalChecks)ADVERTISEMENT - IN-ARTICLE
Profi-Leitfaden
Dieses Dashboard misst kontinuierlich die Datenqualität über mehrere Quellen hinweg mithilfe einer Reihe von Prüfungen (Nullraten, Schemaabweichung, Duplikate, veraltete Daten).Jede Prüfung wird ausgeführt (oder aktualisiert) und ein Bestanden/Nicht bestanden-Status wird mit Zeitstempeln und Schweregrad aufgezeichnet.Das Dashboard berechnet Datenqualitäts-KPIs anhand von SLA-Schwellenwerten, hebt Quellen hervor, die SLAs nicht erfüllen, und identifiziert Trendverschlechterungen über Sparklines.Außerdem werden Sanierungselemente nach ihrer Auswirkung (nachgeschaltete Verbraucher) priorisiert und Eigentümer vorgeschlagen.Nutzen Sie dies, um Gespräche über die Datenzuverlässigkeit zu operationalisieren und kritische Probleme mit quantifizierten Konsequenzen an die Technik oder Dateneigentümer weiterzuleiten.
💡 Fragen & Antworten
Q: \F: Wie oft sollten DQ-Prüfungen ausgeführt werden?\" \"
Die Häufigkeit hängt von der Datenkritikalität ab – nahezu in Echtzeit für zentrale Betriebsdatensätze