Качество данных часто становится заметным только в тот момент, когда ошибка уже попала в отчёт, модель или бизнес-процесс. Исправлять последствия дорого, поэтому контроль качества всё чаще закладывают прямо в архитектуру обработки данных — от профилирования до автоматических проверок в пайплайнах. В статье разбираем, какие метрики помогают оценивать качество данных и как построить такие проверки с помощью Apache Airflow. Разобрать подход