Verkligheten kring datakvalitet idag
Datakvalitetsproblem dyker upp när det är för sent — i executive dashboards, i ML-modellprestanda, i felaktiga affärsbeslut: Den typiska upplevelsen:
Ledare upptäcker fel i dashboards innan datateamet gör det
Uppströms schemaändringar bryter pipelines tyst
Inaktuell data används utan att någon märker
Null-värden och dubbletter korrumperar aggregeringar
Ingen synlighet i dataaktualitet eller fullständighet
Timmar ägnade åt felsökning istället för att bygga värde
Så här ser flödet ut i Triform
Efter varje datapipeline-körning validerar Triform datakvalitet. Det kontrollerar schemaändringar, null-frekvenser, dubblettnycklar, värdedistributioner och aktualitet. När problem upptäcks varnar det rätt teammedlemmar och kan pausa nedströmsprocesser tills problem är lösta.
Starta från en enda prompt
Beskriv ditt arbetsflöde i ett svep och låt Triform designa flödet med dig.
Exempelprompt för denna automation
Var denna automation passar
Datakvalitet du kan lita på
Varje pipeline kontrollerad automatiskt. Varje anomali flaggad. Varje intressent trygg med siffrorna. Det innebär:
- Fånga problem innan de når dashboards
- Bygg organisatoriskt förtroende för data
- Lägg tid på insikter, inte brandsläckning
Från reaktiv brandsläckning till proaktiv övervakning
Anslut till ditt data warehouse
Definiera kvalitetsregler för nyckeltabeller
Sätt upp varningströsklar och kanaler
Konfigurera dashboards för kvalitetssynlighet