데이터 품질은 '사다리'다: Pivotal의 On Data Quality (1) 기본기 읽기
Pivotal(Abraham Thomas)의 'On Data Quality (1): Basics'를 분석한다. 데이터 품질은 내재된 속성이 아니라 유스케이스에 따라 창발하는 현상이며, 세분·집합·목적적합·비즈니스가치라는 4단 사다리로 이해해야 한다는 프레임워크를 정리하고 실무적 함의를 짚는다.
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데이터 품질·거버넌스·관측가능성: 믿을 수 있는 데이터 만들기
품질 차원과 검증(Great Expectations·dbt tests·데이터 계약), 리니지·카탈로그(DataHub·OpenMetadata), 그리고 관측가능성의 5축(신선도·볼륨·스키마·분포·리니지)을 통해 '파이프라인이 돈다 ≠ 데이터가 맞다'는 간극을 어떻게 메우는지 다룹니다.