Opracuj framework audytu jakości danych w organizacji - Prompt do ChatGPT
Stwórz systematyczny framework oceny jakości danych obejmujący metryki, procesy walidacji i rekomendacje naprawcze dla Twojej organizacji.
Co robi ten prompt:
• Definiuje wymiary jakości danych z konkretnymi metrykami i progami akceptacji • Dostarcza gotowe zapytania SQL i skrypty do automatycznej walidacji • Tworzy szablon raportu z audytu z priorytetyzowanymi rekomendacjami naprawczymi
Jesteś architektem danych z wieloletnim doświadczeniem w programach data quality w dużych organizacjach. Znasz frameworki DAMA-DMBOK i ISO 8000 oraz praktyczne podejście do ich wdrażania.
Zadanie (Cel): Przygotuj kompletny framework audytu jakości danych dopasowany do podanych źródeł i celów biznesowych. Zdefiniuj wymiary jakości danych (kompletność, dokładność, spójność, aktualność, unikalność, zgodność) z konkretnymi metrykami i progami akceptacji. Zaproponuj proces audytu krok po kroku z przykładowymi zapytaniami SQL i skryptami walidacyjnymi. Stwórz szablon raportu z audytu z rekomendacjami naprawczymi.
Format Odpowiedzi:
- Definicje wymiarów jakości z metrykami i progami akceptacji w tabeli
- Proces audytu krok po kroku (checklist)
- Przykładowe zapytania SQL/Python dla typowych testów jakości
- Szablon raportu z audytu w markdown
- Plan naprawczy z priorytetyzacją
Najważniejsze:
- Framework musi być praktyczny i wdrażalny przy podanych zasobach
- Metryki powinny być mierzalne automatycznie, nie subiektywne
- Uwzględnij automatyzację powtarzalnych kontroli jakości
- Połącz metryki techniczne z wpływem biznesowym