16주 내 30개 CDE 기반 Data Quality 프레임워크 구축 전략
A Step-by-Step Starter Kit for Building a Data Quality Framework
단순 Tooling을 넘어 Ownership 기반의 Structural Data Quality Framework 설계
7 Signs Your Data Quality Framework Is Broken
dbt 도입을 통한 PSX 데이터 파이프라인의 Medallion 아키텍처 구현
Building a PSX Data Pipeline: How I get introduced to dbt
Data Contract 기반 6계층 아키텍처를 통한 데이터 무결성 보장
Designing Stable Integration Testing Architectures for Data-Driven Systems By QA Transformation & Integration Architect
dbt View 기반의 Base Layer 설계를 통한 데이터 정규화 및 품질 검증 체계 구축
Part 10 - Base Model and Data Quality ✅
Data Model을 Enforceable Contract로 전환하여 데이터 정제 비용 60% 절감
Why do data analysts spend so much time preparing data? (and what can we do about it?)
Shannon Entropy 기반 Distributional Validation으로 데이터 무결성 감지율 100% 달성
Why Semantic Layers Need Distributional Validation, Not Just Schema Validation
6대 지표 기반 Data Quality 프레임워크를 통한 데이터 신뢰성 정량화
The 6 Dimensions of Data Quality: Definitions, Examples, and How to Monitor Each
수동 테스트 제거 및 Baseline 기반 자동 탐지로 데이터 품질 관리 효율화
You Don't Need to Write Data Tests
VLOOKUP의 한계를 넘는 Fuzzy Matching 기반 데이터 정제 전략
VLOOKUP Doesn
Direct 트래픽 94%의 함정, 데이터 품질과 성능의 상관관계 분석
94% of my traffic shows as direct. Here's what I found
LLM 결합으로 데이터 품질 검수 정밀도 극대화, Golden Suite 활용 사례
AI-Powered Deduplication: How LLMs Supercharge the Golden Suite
Skinive가 수백만 실사용자 이미지로 AI 스킨 분석 모델을 개선하며 얻은 검증-set 고정, 데이터 품질 우선, 전처리 파이프라인 최적화 운영 교훈
We Trained a Skin analysis AI Model on Millions of Real Photos — What Actually Works in Production
영국 정부 연료소 데이터와 RAC 전기차 보고서에서 기본 데이터 검증 부재로 인한 심각한 오류 사례
Stop Publishing Garbage Data, It's Embarrassing
ClickHouse 합성 데이터 생성에서 변수 간 숨겨진 수학적 종속성으로 인해 특정 국가의 구매 기록이 완전히 누락되는 데이터 품질 문제 발생
When Synthetic Data Lies: A Hidden Correlation Problem I Didn’t Expect
다중 주(State) 사회서비스 데이터 플랫폼이 파이프라인 중심에서 자산(Asset) 기반 오케스트레이션으로 전환해 부분 장애를 격리·추적·설명 가능하도록 구조화
Asset-Based Data Orchestration: Lessons from Building a Multi-State Social Data Platform
Salesforce가 Data Cloud를 Agentforce의 기초로 위치시키면서 데이터 품질이 AI 에이전트 성능의 결정 요인으로 작용
Why Data Cloud Is the Real Engine Behind Agentforce
대부분의 엔지니어가 표본 표준편차와 모집단 표준편차를 혼동하여 통계 분석 결과를 왜곡하고 있는 문제
Why Most People Get Descriptive Statistics Wrong (And How to Fix It)
RudderStack SDK와 GitHub Action 자동화로 웹사이트 분석 도구 종속성 제거 및 PR 단위 데이터 품질 검증 자동화
GitHub action to make your website analytics fail-proof and free from vendor lock-in
컬리 기술블로그주소정제 서비스 내재화 - 5화 ( 어질어질한 변화구들 )
컬리가 복합건물 주소정제에 RefineAddressAccuracyLevel Enum을 도입해 외부 API 호출을 일 150건 수준으로 감소