IT, BI, DWH, DM, AI

 ChatGpt mint kert tervező Kipróbáltam egy új oldalát és az alaábbi lépéseken mentem keresztül: ÉN : Tervez egy modern virágos kertet  GP : Szívesen tervezek egy modern virágos kertet! Kérlek, tölts fel egy képet a jelenlegi kertről vagy az udvarodról. A fotó alapján pontosan meg tudom tartani a ház formáját, méretét, tetőszerkezetét és az elrendezést – így a virágos kert stílusosan illeszkedik a meglévő környezethez. Küldd a képet, és indulhat a varázslat! ÉN : Ide szeretném a tervedet: GP: Kép létrehozva ÉN : Ide is tervezz kertet GP: kép létrehozva ÉN : Csinálj egy másik verziót cserjekkel GP : kép létrehozva ÉN : Keszits listát a felhasznált növényekből. GP:  A látványterv alapján a következő növények szerepelnek a modern, dús cserjés kertedben: Hortenzia (Hydrangea arborescens 'Annabelle') – nagy fehér gömbvirágai és árnyéktűrése miatt ideális a fenyő alá. Pünkösdirózsa (Paeonia) – telt virágú dísz, tömött bokorformájával jól illik cs...

 Az adatminőség-menedzsment (DQM) az adattárház kontextusában 1. Adatminőség dimenziók az adattárházban A következő fő dimenziókat szoktuk mérni és monitorozni: Pontosság : Az adatok megfelelnek a valóságnak. Teljesség : Minden szükséges adat rendelkezésre áll. Konzisztencia : Nincs ellentmondás különböző rendszerek között. Időszerűség : Az adatok elérhetők az elvárt időben. Érvényesség : Az adatok megfelelnek az előírt formátumnak, szabályoknak. Egyediség : Nincs duplikált adat. 2. DQM lehetőségek az ETL során A. Forrásadatok validálása (Extract) Kulcsmezők (pl. ügyfél ID, tranzakció ID) hiányának ellenőrzése. Formátumellenőrzés (pl. dátum, pénzügyi mezők). Referencia-adatok (lookup táblák) egyezése. Adattisztítás (pl. whitespace eltávolítás, szabványosítás). B. Transzformációk ellenőrzése (Transform) Derivált mezők újraszámítása ellenőrzéssel (pl. összegzés, különbség). Üzleti szabályok beépítése (pl. ha státusz = "lezárt", akkor dátum...