Data Internals X

В современных data-продуктах качество данных — это не разовые проверки, а непрерывный процесс.

На примере расскажу, как быстро и правильно запустить и внедрить DQ-инструмент, а также о его гибком и мощном арсенале для контроля данных и процессах работы с ним. Это поможет справляться с современными масштабами и вызовами.

Решения, которые будут затронуты:
✔ базовая архитектура — с чего все начинается;
✔ автоматизация рутины — чат-бот для алертов + автотикеты;
✔ проверка data-контрактов — как быстро внедрить автоматическую валидацию схем;
✔ реализация гибких триггеров проверок;
✔ детекция аномалий — от простых SQL-правил до ML для сложных кейсов;
✔ полный аудит ошибок — сохраняем проблемные данные + SQL-запросы для анализа;
✔ карантин — изоляция «битых» данных без потери информации;
✔ автогенерация DQ-проверок с помощью LLM — снижение ручного труда за счет автоматического создания SQL-правил и data-контрактов на основе описания данных и требований;
✔ обучение модели на исторических инцидентах для предложения превентивных проверок.

Технологии:
* триггеры (Airflow, DWH-интеграция);
* адаптивные пороги для алертов;
* LLM для генерации DQ-проверок, поддержка естественного языка;
* дашборды мониторинга.

Что узнаете:
→ как за минимальный срок развернуть оптимальную DQ-архитектуру;
→ каким образом снизить нагрузку на команду за счет умных алертов;
→ когда ML в DQ — это must have, а когда — overkill;
→ как внедрить систему, которая экономит 80% времени.

Итог: Data Quality — больше не пожарные бригады, это встроенный иммунитет data-экосистемы. Покажу реальное работающее решение, как перейти от ручного контроля к системной надежности.