Transforming Data Quality: Automating SQL Testing for Faster, Smarter Analytics
如何根据业务问题测试 SQL 和结果数据集的质量以增加客户的信任照片由 Caspar Camille Rubin 在 Unsplash 上拍摄在软件开发方面，有很多自动化测试工具和框架可以依赖。但对于分析团队来说，手动测试和数据质量保证 (QA) 仍然是常态。很多时候，首先发现数据质量或完整性问题的是客户或业务团队，而不是分析团队。这就是自动化可以发挥巨大作用的地方。通过设置带有脚本的自动化系统来大规模运行数据质量测试，您可以保持快速运行，而不会牺牲数据的准确性或完整性。当然，当业务问题模糊或开放式时，这会变得更加棘手。在这些情况下，基于规则的逻辑和大型语言模型 (LLM) 的混合可以真正有所
Charity Majors, CTO & Co-Founder at Honeycomb – Interview Series
Charity 是 Honeycomb 的运营工程师和偶然的创业公司创始人。在此之前，她曾在 Parse、Facebook 和 Linden Lab 从事基础设施和开发人员工具工作，似乎总是最终运行数据库。她是 O'Reilly 的《数据库可靠性工程》的合著者，热爱言论自由、免费软件和单一麦芽苏格兰威士忌。你 […]The post Charity Majors, CTO & Co-Founder at Honeycomb – Interview Series First appeared on Unite.AI.
Electric Insights: Introducing the Grid Event Signature Library
运行数据库可以分析复杂的电网。橡树岭国家实验室的电网事件特征库提供波形数据集，有助于……
