不良な機械データ：Power BIに届く前のデータ品質の修正

ダッシュボードの品質は、そこに流し込まれる機械データの品質に左右されます。このiFAKTシリーズのエピソードでは、欠損値、命名、タイムスタンプと単位といった一般的なデータ品質の問題を取り上げ、Power BIに届く前にそれらを修正する方法を解説します。
パイプラインにデータ品質チェックを組み込む方法も学べます。
対象者: データエンジニア、BI開発者、製造業のアナリスト。

このポッドキャストのサポーターになる: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

このエピソードにはAI生成のコンテンツが含まれています。