Validación automática de la calidad de los datos:
detección de nulos, vacíos, duplicados y valores atípicos.
Datos confiables con validación automática
antes de llegar a los dashboards
Promesa de
transformación:
Antes →
Errores detectados después de publicar el dashboard.
Después.
Validación automática antes de publicar.
¿Qué recursos o información
debe aportar el cliente?
Salida de conectores
y pipelines
Proceso ETL
¿Qué entregables recibe el cliente?
Reporte de calidad de datos con
alertas automáticas.
¿Aún tienes dudas?
Explora nuestra base de conocimiento.
Cifras de control por tabla y fuente, alertas cuando la calidad cae por debajo del umbral, reporte de calidad diario.
Requiere definición de reglas de calidad y umbrales aceptables con el cliente.
Dashboards con datos incorrectos por falta de validación que generan desconfianza.
Datos confiables con validación automática antes de llegar a los dashboards.
Salida de conectores y pipelines.
Incluye almacenamiento.
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