Ausführbare Datenqualität (echtes SQL, 6 Dimensionen)
Qualität hört auf, eine Meinung zu sein: Regeln, die echtes SQL gegen die Quelle ausführen, in 8 Dialekten.
Rahmen / Norm: ISO 8000 · DAMA-DMBOK · ISO/IEC 38505-1 (Qualität)
Datenqualität, die nicht gemessen wird, ist eine Meinung. Linedat wandelt Qualität in Regeln um, die echtes SQL gegen die Quelle ausführen — keine Simulation, die in der Produktion „eigentlich" bestehen sollte.
Die Regeln decken die sechs DAMA/ISO-8000-Dimensionen ab (Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Gültigkeit, Konsistenz, Aktualität und Genauigkeit), mit einem Vorlagenkatalog, damit Sie nicht auf einem leeren Blatt beginnen.
Echtes SQL in 8 Dialekten, mit Vorlagen
Die Engine generiert auf acht zertifizierte Engines portables SQL (PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Oracle, SQL Server, DB2 und Databricks) und startet mit mehr als 20 Vorlagen über die sechs Dimensionen, mit konkreten Validierungen wie der IBAN-Struktur (ISO 13616) oder der NIF. Wenn kein Konnektor verfügbar ist, wird die Ausführung als FEHLER erfasst, ohne ein Ergebnis zu erfinden.
Gewichteter Score und Profiling aus der Quelle
Jede Regel trägt zu einem nach Schweregrad gewichteten Score pro Dimension bei. Und um Regeln mit Daten statt blind zu entwerfen, bringt das Spalten-Profiling Nullwerte, Kardinalität, Min/Max, Mittelwert/Median/Standardabweichung und Top-Values direkt aus der Quelle, mit Stichproben. Sie erkennen „Alter" mit negativen Werten, bevor Sie eine einzige Regel schreiben.
Die Grenzen (was wir nicht behaupten)
Es gibt keine automatische ML-Anomalieerkennung: Es ist Regel plus Schwellenwert. Das Ausführen einer Regel berechnet nicht automatisch den aggregierten Score des Assets neu (er muss neu berechnet werden). Die Unterstützung für reguläre Ausdrücke variiert je nach Dialekt (z. B. ist sie in SQL Server eingeschränkt).
Wie Linedat hilft
Linedat versetzt Ihr Team von „wir führen Regeln aus" zu „wir weisen Qualitätsabdeckung nach Domäne und Dimension nach" — mit echtem SQL und Berichten pro Domäne.
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