Atualidade dos dados
Há quanto tempo uma tabela foi atualizada, comparado a quando deveria ter sido.
O vocabulário de manter o dado honesto — definido em linguagem simples, para quem trabalha com dados, com ou sem time de dados.
Há quanto tempo uma tabela foi atualizada, comparado a quando deveria ter sido.
Qualquer período em que o dado está faltando, velho, errado ou não confiável — o equivalente em dados a uma queda de serviço.
O quanto seus dados servem para as decisões tomadas sobre eles — precisos, completos, atuais e consistentes.
A fração de linhas em que uma coluna está vazia — um salto costuma significar que um campo a montante parou de ser preenchido.
Uma alteração na estrutura de uma tabela — coluna criada, removida, renomeada ou com tipo trocado — que pode quebrar tudo a jusante em silêncio.
Saber continuamente a saúde dos seus dados — atualidade, volume, schema e valores — para o problema aparecer antes do usuário.
Quando o número de linhas que uma tabela ganha (ou perde) foge do padrão normal — demais, de menos, ou nenhuma.
O 'normal' aprendido de uma tabela ou métrica — a faixa contra a qual as anomalias são julgadas.
Uma mudança gradual na distribuição dos valores de uma coluna ao longo do tempo, afastando-se do que era antes.
Identificar automaticamente valores que fogem do padrão esperado, em vez de depender de limites manuais fixos.
Um lugar único onde as métricas de negócio são definidas, para toda ferramenta e time lerem os mesmos números do mesmo jeito.
Um inventário organizado dos seus dados — tabelas, colunas e métricas — com definições, para as pessoas acharem e confiarem no que existe.
Um número definido e acordado que acompanha o negócio — receita, usuários ativos, churn — com um cálculo canônico.
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