Bad Machine Data: исправление качества данных до того, как они попадут в Power BI

Дашборды ценны лишь настолько, насколько хороши машинные данные, которые в них поступают. В этом выпуске серии iFAKT мы разбираем типичные проблемы качества данных: пропущенные значения, именование, временные метки и единицы измерения, а также способы их исправления до того, как данные попадут в Power BI.
Вы узнаете, как встроить проверки качества данных в конвейер обработки.
Для кого: инженеры данных, разработчики BI и аналитики производства.

Поддержать этот подкаст: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

Этот выпуск содержит контент, созданный с помощью ИИ.