Sedan den överväldigande effekten av Big Datas ankomst till finansiella företagstjänster kämpar företag ofta med komplexa och oorganiserade data i sina Data Lake- och lagermiljöer. Dålig datakvalitet och brist på standardisering leder ofta till inkonsekvent eller vilseledande dataanalys. Datalager kan bara implementera grundläggande dataintegritetsbegränsningar på grund av volym- och prestandakrav, vilket gör periodiska kontroller till en viktig praxis. Dessutom är många kontrolllösningar för datakvalitet (DQ) som för närvarande finns på marknaden dyra men saknar optimering och funktionalitet.
Tänk om du kunde minska kostnaderna för datakontroll och öka produktiviteten utan prestandabegränsningar?
Med Virtusas DQC-ramlösning (Data Quality Checks) kan företag utföra kostnadseffektiva DQ-kontroller med ett utdragbart ramverk med hjälp av verktyg med öppen källkod. DQC Framework innehåller en uppsättning verktyg för att implementera datakvalitetskontroll och är uppbyggd kring den populära pythonbaserade datavalideringen med öppen källkod, Great Expectations (GE). Vår lösning använder SQL-baserade kontroller på Data Lakes och lager så att användare kan visa dataresultat och fel. DQC effektiviserar hanteringen av test-, automatiserings- och schemaläggningsprocesser – utan de dyra licensavgifterna som är kopplade till kommersiella ETL-verktyg (extrahera, transformera och ladda) och styrningsverktyg.
Virtusas ramverk för datakvalitetskontroller (DQC) ger strömlinjeformad datastandardisering och minskar fotavtrycket för kommersiella verktyg. Vår lösning är universellt tillämplig på alla informationslager och databaser och är en värdefull resurs för att upptäcka och åtgärda problem med datakvaliteten. DQC Framework är också lätt att lära sig och att använda samt börjar ge resultat på kort tid.
Med DQC kan företag:
- Implementera enkelt datakvalitetskontroller för alla databaser
- Testautomatisering och schemaläggning - kör datakontroller regelbundet för att upptäcka tecken på regression
- Utför enhets- och end-to-end-testning
- Övervaka dataresultat och åtgärda fel
- Minska den tekniska skulden i datapipelines
Ramverket för datakvalitetskontroller moderniserar datakvalitetskontrollprocessen så att företag kostnadseffektivt kan standardisera data.
- Automatiserad dataprofilering och strömlinjeformad testning
- Automatiserade funktioner för dokumentation och testhantering
- Schemaläggning och testorkestrering tillsammans med Apache Airflow
- Bibliotek med dataresultat
- Visar datakvalitetsresultat och fel i textfiler eller HTML-sidformat för visning och analys
- Omfattande integrationsfunktioner
- Möjlighet att integrera med ett brett utbud av big data-plattformar och miljöer, inklusive Spark, Databricks, AWS EMR (Amazon EMR), AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Slack, Airflow, Postgres, Notebooks med mera.
- Pluggbar och utbyggbar
Virtusas ramverk för datakvalitetskontroller är det kostnadsbesparande, anpassningsbara svaret på dina datakvalitetsutmaningar. Med DQC får du omfattande tillgång till en förstklassig testplattform för datakvalitet som integreras oklanderligt med great expectations-verktyget och likasinnade DQ-plattformar på marknaden. Vår lösning har visat sig kringgå begränsningar och åsidosätta hinder kring komplexa datakontrollscenarier, vilket gör det möjligt för användare att förnya och påskynda sina processer för datakvalitetskontroll.