데이터 품질과 데이터 관측성의 시너지
데이터가 기하급수적으로 증가하고 이 데이터의 적시성, 정확성, 신뢰성을 관리할 팀이 필요해짐에 따라 데이터 품질에 관심이 모아지고 있습니다. 데이터 상태에 관한 실시간 인사이트의 필요성 때문에 데이터 기반 조직에 걸맞은 확실한 데이터 관측성 전략이 더욱 중요해집니다.
데이터 관측성이 데이터 품질을 보장하는 핵심 요소로 자리잡았으며, 데이터 카탈로그를 비롯한 여타 데이터 품질 도구 모음을 보완합니다.
The Futurum Group의 VP 겸 프랙티스 리더, Steven Dickens과 수석 애널리스트, Dave Raffo가 작성한 이 연구 요약 보고서에서는 데이터 팀이 올바른 데이터 품질 플랫폼을 선택하여 전사적 범위에서 신뢰할 만한 양질의 데이터를 더 정확히 파악하고 확장하는 방법을 분석합니다.
특히 다음 내용을 다룹니다.
- 데이터 품질과 데이터 관측성의 관계
- 데이터 패브릭 및 데이터 메시에 중요한 데이터 관측성 요소
- 신뢰할 수 있는 데이터임을 보장하기 위한 단계
- 효과적인 데이터 품질 플랫폼을 위한 기능 요구사항
IBM Databand 자세히 알아보기
데이터 품질과 데이터 관측성의 시너지
데이터가 기하급수적으로 증가하고 이 데이터의 적시성, 정확성, 신뢰성을 관리할 팀이 필요해짐에 따라 데이터 품질에 관심이 모아지고 있습니다. 데이터 상태에 관한 실시간 인사이트의 필요성 때문에 데이터 기반 조직에 걸맞은 확실한 데이터 관측성 전략이 더욱 중요해집니다.
데이터 관측성이 데이터 품질을 보장하는 핵심 요소로 자리잡았으며, 데이터 카탈로그를 비롯한 여타 데이터 품질 도구 모음을 보완합니다.
The Futurum Group의 VP 겸 프랙티스 리더, Steven Dickens과 수석 애널리스트, Dave Raffo가 작성한 이 연구 요약 보고서에서는 데이터 팀이 올바른 데이터 품질 플랫폼을 선택하여 전사적 범위에서 신뢰할 만한 양질의 데이터를 더 정확히 파악하고 확장하는 방법을 분석합니다.
특히 다음 내용을 다룹니다.
- 데이터 품질과 데이터 관측성의 관계
- 데이터 패브릭 및 데이터 메시에 중요한 데이터 관측성 요소
- 신뢰할 수 있는 데이터임을 보장하기 위한 단계
- 효과적인 데이터 품질 플랫폼을 위한 기능 요구사항
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