#proQuality_books #softwareTesting #dataQuality
📖 Data Quality Fundamentals: A Practitioner's Guide to Building Trustworthy Data Pipelines (2022)
Авторы: Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck
Количество страниц: 308
Язык издания: Английский
Авторы предлагают комплексный подход к качеству данных в масштабе организации: Data Observability, SLA/SLI/SLO для данных, автоматические графы происхождения и детекторы аномалий.
Плюсы:
➕ Практический фокус на ETL/ELT процессах и хранилищах данных.
➕ Сильная концептуальная база по SLA/SLI/SLO для данных.
➕ Реальные кейсы и интервью с экспертами отрасли.
➕ Помогает руководителям обоснованно инвестировать в фреймворки качества данных.
Минусы:
➖ Страдает от самоповторов и слабой редактуры.
➖ Заметный маркетинговый тон в пользу определенной платформы.
➖ Связка качества данных с Data Mesh выглядит натянутой.
Для кого книга:
✔️ Для data и data quality инженеров и аналитиков, уставших от «поломанных» отчётов и недостоверных данных.
✔️ Для руководителей, выстраивающих прозрачные процессы мониторинга данных в компании.
✔️ Для начинающих специалистов, погружающихся в основы Data Observability.
Об авторах:
Barr Moses, Lior Gavish и Molly Vorwerck — сооснователи платформы Monte Carlo, активно развивающие отраслевые стандарты мониторинга и контроля качества данных.
4August 11, 2026 290 2
