पाठ 11 / 25

Data quality checks

Data quality checks को स्पष्ट goal और verify किए जा सकने वाले outcome के साथ लागू करें।

Data quality checks को समझें

Data quality checks में पहले यह समझें कि वह कौन-सी समस्या हल करता है। Tool या workflow चुनने से पहले input, constraint और दिखने वाला result पहचानें। इससे आपका निर्णय समझाना और review करना आसान होगा।

काम करने का path देखें

Data quality checks का अभ्यास इस path से करें: context समझें, एक focused बदलाव करें, result verify करें और फिर सीख लिखें।

Data quality checks के लिए चार चरणों वाला अभ्यास workflow।
चित्र 3.1 — समझें, काम करें, verify करें और सुधारें।

एक उपयोगी तुलना

Data quality checks यात्रा से पहले की checklist जैसा है: वह आपके लिए यात्रा नहीं कर सकता, लेकिन छोटी छूटी बात को महँगे surprise बनने से रोकता है।

Action के पीछे की reasoning जाँचें।

त्वरित जाँच: Data quality checks का उपयोग करते समय सबसे मजबूत पहला step क्या है?

  • समस्या, constraint और सफलता का evidence तय करें।
  • बिना पढ़े सबसे बड़ा example copy करें।
  • समय बचाने के लिए verification छोड़ दें।
Answer

समस्या, constraint और सफलता का evidence तय करें। — स्पष्ट constraint और verify किया जा सकने वाला result workflow को विश्वसनीय बनाते हैं।