使用场景
数据质量监控
在坏数据造成损害之前发现它——自动化、持续地监控。
问题
坏数据无处不在
数据质量问题平均需要18天才能被发现——通常是在业务利益相关者做出了错误决策之后。
管道静默失败
NULL值、重复项和违反约束的情况在没有监控的情况下不会被发现。问题通常在下游仪表板和报告中才被发现。
没有数据质量的统一视图
每个团队使用不同的检查方法——自定义脚本、dbt tests、电子表格审计——且无法集中查看。
问题解决耗时过长
当发现问题时，工程师缺乏血缘上下文来快速追踪根本原因。
解决方案
Monitor, Alert, Resolve
Qarion 允许您直接在源数据上运行SQL质量检查、追踪趋势、设置SLA并在出问题时告警。
- 直接对源数据运行SQL质量检查
- 每个资产的质量分数和趋势追踪
- 基于血缘的影响分析——查看下游受到的影响
- SLA设置和违规告警
- Kanban风格的问题管理工作流
- 基于血缘的影响分析，查看受影响的下游资产
Quality Score
94%
Completeness 99%
Uniqueness 100%
Freshness 82%
Bad Data Stops Here
了解 Qarion 如何将您的数据质量从被动变为主动。