
Voorbij de catalog: datakwaliteit zichtbaar, meetbaar en bruikbaar maken in Databricks
Microsoft Teams
Schrijf je inAgenda
- 15:00-15:45: Presentatie
- 15:45-16:00: Q&A
Over deze webinar
De meeste organisaties hebben hun data gecatalogeerd. Veel minder organisaties vertrouwen die data ook echt.
Unity Catalog geeft je een stevige basis: ownership, lineage en access control op één plek. Maar een catalog op zich zegt je niet of de cijfers kloppen. Governance loont pas als datakwaliteit continu gemeten wordt en de resultaten terechtkomen bij de mensen die met die data beslissingen nemen.
Deze sessie behandelt de volledige cyclus, in drie delen.
De theorie. Hoe governance en datakwaliteit samenhangen op Unity Catalog, en waarom de zes kwaliteitsdimensies (juistheid, volledigheid, consistentie, tijdigheid, geldigheid, uniciteit) datateams en de business een gedeelde taal geven.
De communicatiecyclus. Hoe je de kloof dicht tussen datateams en de business: samen afspreken wat "goed" betekent, dat automatisch monitoren en de resultaten rapporteren in termen die stakeholders echt begrijpen. Kwaliteitsproblemen horen op te duiken als tickets, niet als verrassing in de raad van bestuur.
De tool. Een live demo van de Data Quality Manager van Plainsight, die native draait in elke Unity Catalog-workspace. Je ziet hoe hij je catalog scant, zelf kwaliteitschecks voorstelt, je Delta-tabellen daartegen valideert en de resultaten omzet in dashboards, alerts en documentatie die je zo aan de business kan geven.
Je gaat naar huis met een werkend model voor de governance van datakwaliteit op Unity Catalog, en een tool die je in je eigen workspace kan zetten om het waar te maken.
Voor wie?
Data platform owners, data engineers, analytics leads en iedereen die in Databricks verantwoordelijk is voor betrouwbare data. Voor de eerste helft heb je geen diepe technische achtergrond nodig. De demo is voor wie er dagelijks mee werkt.
Sprekers

Bram Verbeke
Senior data scientist met een master in de toegepaste wiskunde aan de Universiteit Gent, gespecialiseerd in recommendation systems en machine learning in productie. Voor hij bij Plainsight kwam, bouwde hij de recommendation engines achter VRT MAX en automatiseerde hij processen bij BNP Paribas Fortis.

Lander Meeuws
Computerwetenschapper met een specialisatie in AI aan de VUB. Werkte als data engineer, data scientist en data lead bij een startup in Eindhoven voor hij bij Plainsight kwam. Het meest in zijn element wanneer cloudinfrastructuur, data pipelines en AI samenkomen in één coherent geheel.