Architettura unificata per la Data Quality in una Data Platform: Un'approccio configurabile per la gestione delle anomalie

L’obiettivo di questa tesi è la progettazione e l’implementazione di un sistema di controllo della qualità dei dati in un contesto di Data Analytics aziendale, utilizzando una piattaforma basata su Microsoft Azure. Il sistema è stato sviluppato per garantire un monitoraggio costante e automatizzato dei dati, rilevando anomalie e inviando notifiche tempestive agli amministratori del sistema, assicurando che i processi aziendali non vengano interrotti. La soluzione proposta è caratterizzata da un comportamento fail-safe, che consente di mantenere l’integrità del flusso di dati anche in presenza di errori. Il sistema implementato è altamente configurabile, permettendo l’adattamento a diverse fonti di dati e scenari operativi senza necessità di interventi manuali. Viene gestito attraverso una serie di pipeline automatizzate e controlli centralizzati che possono essere personalizzati a seconda delle esigenze aziendali. Il progetto ha dimostrato di rispondere efficacemente agli obiettivi di miglioramento della governance dei dati, riducendo il rischio di decisioni aziendali basate su dati errati.