Data Quality

quality-nonconformance は、規制産業の製造現場向けに、NCRの受付、根本原因分析、CAPA、SPC解釈、最終処置を支援する skill です。Compliance Review、サプライヤー品質問題、トレーサビリティ、リスク、監査対応を意識した根拠ある判断が求められる場面で活用できます。

data-quality-frameworks は、dbt tests、Great Expectations、data contracts を使って本番データの検証計画を立てたいチーム向けのスキルです。適切なチェックの選定、テストピラミッドへの整理、そして Data Cleaning やパイプライン信頼性を支える CI/CD 対応のデータ品質ワークフロー設計に役立ちます。

dbt-transformation-patternsは、staging・intermediate・martsの各レイヤーを軸に、テスト、ドキュメント、incremental modelの設計方針まで含めてdbtプロジェクトを整理する際に役立つスキルです。導入前の検討、新規repoのひな形作成、既存SQLのリファクタリングを通じて、Database Engineeringチーム向けにより整ったanalytics engineeringパターンへ移行したい場面に向いています。

lamindb スキルは、オープンソースの生物学データ基盤 LaminDB を使いこなすためのものです。データを検索可能・追跡可能・再現可能・FAIR に保ちながら扱えます。Data Analysis における lamindb、メタデータのキュレーション、オントロジーに基づくアノテーション、スキーマ検証、ノートブックやパイプラインをまたぐ系譜を意識したワークフローに活用できます。