ਖ਼ਰਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ: Power BI ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨੇ ਹੀ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭੋਜਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। iFAKT ਲੜੀ ਦੇ ਇਸ ਐਪੀਸੋਡ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਨਾਮਕਰਨ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ Power BI ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਣ।
ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, BI ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ।

ਇਸ ਪੋਡਕਾਸਟ ਦੇ ਸਪੋਰਟਰ ਬਣੋ: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

ਇਸ ਐਪੀਸੋਡ ਵਿੱਚ AI-ਜਨਰੇਟਡ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।