Desde el abrumador impacto de la llegada del Big Data a los servicios empresariales financieros, las empresas a menudo luchan con datos complejos y desorganizados en sus entornos de lagos y de almacenes de datos. La mala calidad de los datos y la falta de estandarización suelen dar lugar a análisis de datos incoherentes o engañosos. Los almacenes de datos solo pueden aplicar restricciones básicas de integridad de los datos debido a los requisitos de volumen y rendimiento, por lo que las comprobaciones periódicas son una práctica crucial. Además, muchas de las soluciones de comprobación de la calidad de los datos (DQ) que existen actualmente en el mercado son caras y carecen de optimización y funcionalidad.
¿Y si pudiera reducir los costes de comprobación de datos y aumentar la productividad sin limitaciones de rendimiento?
Con la solución de comprobación de la calidad de los datos (DQC) de Virtusa, las empresas pueden llevar a cabo comprobaciones de calidad de datos rentables con un marco ampliable que utiliza herramientas de código abierto. El marco DQC contiene un conjunto de herramientas para implementar la comprobación de la calidad de los datos y está construido en torno a la popular validación de datos de código abierto basada en Python, Great Expectations (GE). Nuestra solución utiliza comprobaciones basadas en SQL en lagos y almacenes de datos para que los usuarios puedan ver los resultados de los datos y los fallos. DQC agiliza la gestión de los procesos de prueba, automatización y programación, sin los costosos derechos de licencia que conllevan las herramientas comerciales de ETL (extracción, transformación y carga) y de gobernanza.
El marco de comprobación de la calidad de los datos (DQC) de Virtusa proporciona una estandarización de datos racionalizada y reduce la huella de las herramientas comerciales. Nuestra solución es universalmente aplicable a todos los almacenes de datos y bases de datos y es un recurso valioso para la detección y corrección de problemas de calidad de datos. El marco DQC también es fácil de aprender y manejar y empieza a dar resultados en poco tiempo.
Con DQC, las empresas pueden:
- Implantar controles de calidad de datos para cualquier base de datos con facilidad
- Automatizar y programar pruebas: ejecutar comprobaciones de datos periódicamente para detectar cualquier signo de regresión
- Realizar pruebas unitarias y de extremo a extremo
- Controlar los resultados de los datos y solucionar los fallos
- Reducir la deuda técnica en las cadenas de datos
El marco de comprobación de la calidad de los datos moderniza el proceso de comprobación de la calidad de los datos para que las empresas puedan estandarizarlos de forma rentable.
- Perfiles de datos automatizados y pruebas racionalizadas
- Capacidades de gestión automatizada de la documentación y las pruebas
- Programación y orquestación de pruebas junto con Apache Airflow
- Biblioteca de resultados de datos
- Muestra los resultados de la calidad de los datos y los fallos en archivos de texto o en formato de página HTML para su visualización y análisis
- Amplia capacidad de integración
- Capacidad de integración con una amplia gama de plataformas y entornos de big data, como Spark, Databricks, AWS EMR (Amazon EMR), AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Slack, Airflow, Postgres, Notebooks, etc.
- Conectable y ampliable
El marco de comprobación de la calidad de los datos de Virtusa es la respuesta adaptable que ahorra costes a sus retos de calidad de datos. Con DQC, obtendrá un acceso completo a una plataforma de pruebas de calidad de datos de primer nivel que se integra de forma impecable con la herramienta Great Expectations y con otras plataformas DQ similares del mercado. Nuestra solución está probada para sortear las limitaciones y superar los obstáculos que rodean a los complejos escenarios de comprobación de datos, permitiendo a los usuarios innovar y agilizar sus procesos de comprobación de la calidad de los datos.